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创建ModelArts人工标注作业 由于模型训练过程需要大量有标签的数据，因此在模型训练之前需对没有标签的数据添加标签。您可以通过创建单人标注作业或团队标注作业对数据进行手工标注，或对任务启动智能标注添加标签，快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。
ModelArts CLI，即ModelArts命令行工具，是一个跨平台命令行工具，用于连接ModelArts服务并在ModelArts资源上执行管理命令。用户可以使用交互式命令行提示符或脚本通过终端执行命令。为了方便理解，下面将ModelArts CLI统称为ma-cli。ma-cli支持用户在ModelArts
自动分组可以理解为数据标注的预处理，先使用聚类算法对未标注图片进行聚类，再根据聚类结果进行处理，可以分组打标或者清洗图片。 例如，用户通过搜索引擎搜索XX，将相关图片下载并上传到数据集，然后再使用自动分组，可以将XX图片分类，比如论文、宣传海报、确认为XX的图片、其他。用户可
人工标注音频数据 由于模型训练过程需要大量有标签的音频数据，因此在模型训练之前需对没有标签的音频添加标签。通过ModelArts您可对音频进行一键式批量添加标签，快速完成对音频的标注操作，也可以对已标注音频修改或删除标签进行重新标注。音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文，不支持小语种。
无法恢复，请谨慎操作。 验收范围 全部通过：被驳回的样本，也会通过。 全部驳回：已经通过的样本，需要重新标注，下次验收时重新进行审核。 剩余全部通过：已经驳回的会驳回，其余会自动验收通过。 剩余全部驳回：样本抽中的通过的，不需要标注了，未通过和样本未抽中的需要重新标注验收。 图10
人工标注图片数据 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据，因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。您可以通过手工标注或智能一键标注的方式添加标签，快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分类场景，开始标注前，您需要了解： 图片标注支持多标签，即一张图片可添加多个标签。
人工标注视频数据 由于模型训练过程需要大量有标签的视频数据，因此在模型训练之前需对没有标签的视频添加标签。通过ModelArts您可对视频添加标签，快速完成对视频的标注操作，也可以对已标注视频修改或删除标签进行重新标注。 视频标注仅针对视频帧进行标注。 开始标注 登录ModelA
体操作请参见从JupyterLab中下载不大于100MB的文件至本地。 大于100MB的文件，需要先从JupyterLab上传到OBS，再通过OBS下载到本地，具体操作请参见从JupyterLab中下载大于100MB的文件到本地。 从JupyterLab中下载不大于100MB的文件至本地
上传本地文件至JupyterLab 克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 上传OBS文件到JupyterLab 上传远端文件至JupyterLab 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
例确认。 将数据集中的数据标注为难例 针对标注作业中，已标注或未标注数据，也可以将图片数据标注为难例。标注为难例的数据，对后续模型训练中，通过内置规则提升模型精度。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备>数据标注”，单击“我创建的”页签可查看所有作业列表。
n文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。可以说，JupyterLab是开发者们下一阶段更主流的开发环境。 ModelArts支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook，开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如图1
D”和“orgin/master”已指向最新一次的提交。同时在GitHub对应仓库的commit记录中也可以查找到对应的信息。 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
报错This site can't be reached 创建完Notebook后，单击操作列的“打开”，报错如下： 解决方案：复制页面的域名，添加到windows代理“请勿对以下列条目开头的地址使用代理服务器”中，然后保存就可以正常打开。 父主题： Notebook实例常见错误
训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 准备工作 准备一套可以连接外部网络，装有Linux系统并安装18.09.7及以上版本docker的虚拟机或物理机用作镜像构建节点，以下称“构建节点”。 可以通过执行docker pull、apt-get update/upgrade和pip
报错This site can't be reached 创建完Notebook后，单击操作列的“打开”，报错如下： 解决方案：复制页面的域名，添加到windows代理“请勿对以下列条目开头的地址使用代理服务器”中，然后保存就可以正常打开。 父主题： 实例故障
任务界面。可以启动，停止，删除定时任务；通过Edit Job Definition更新该定时任务，也可以查看该定时任务的运行历史。 图5 在Notebook Job Definitions页签单击任务名称 图6 设置定时任务 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
训练情况以及管理训练版本。通过模型训练试验模型结构、数据和超参的各种组合，便于找到最佳的模型结构和权重。 创建生产环境的训练作业有2种方式： 通过ModelArts Standard控制台的方式创建生产环境的训练作业，详细操作请参考本章节以下内容。 通过ModelArts提供的A
在JupyterLab中使用MindInsight可视化作业 ModelArts支持在开发环境中开启MindInsight可视化工具。在开发环境中通过小数据集训练调试算法，主要目的是验证算法收敛性、检查是否有训练过程中的问题，方便用户调测。 MindInsight能可视化展现出训练过程中
Summary数据上传到Notebook路径/home/ma-user/work/下的方式，请参见上传本地文件至JupyterLab。 Summary数据如果是通过OBS并行文件系统挂载到Notebook中，请将模型训练时产生的Summary文件先上传到OBS并行文件系统，并确保OBS并行文件系统与M
在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 场景说明 本案例将基于ModelArts提供的MindSpore预置镜像，并借助ModelArts命令行工具(请参考ma-cli镜像构建命令介绍)，通过加载镜像构建模板并修改Dockerfile，构建出一个新镜像，最后注册后在Notebook使用。
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