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Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu + 华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Qwen-VL推理。 资源规格要求
用于智能标注的数据集必须存在至少2种标签，且每种标签已标注的图片不少于5张。 用于智能标注的数据集必须存在未标注图片。 检查用于标注的图片数据，确保您的图片数据中，不存在RGBA四通道图片。如果存在四通道图片，智能标注任务将运行失败，因此，请从数据集中删除四通道图片后，再启动智能标注。 启动智能标注前要
为文件类，可包含图片、音频或视频等场景，可以在“预测”页签添加图片进行服务预测。 如果您的输入类型为图片，请注意测试服务单张图片输入应小于8MB。 JSON文本预测，请求体的大小不超过8MB。 因APIG（API网关）的限制，单次预测的时间不能超过40S。 图片支持以下类型：“p
mp、png四种图片格式。物体检测场景支持xml标注格式，不支持“非矩形框”标注。针对您提供的数据集，MetaValidation算子支持对图片和xml文件进行数据校验： 表1 图片类数据校验 异常情况 处理方案 图片本身损坏无法解码 过滤掉不能解码的图片 图片通道可能是1通道、2通道，不是常用的3通道
基于ModelArts的手写数字识别 AXYZdong AI 文字编辑图片 instruct-pix2pix 案例 AXYZdong Standard推理部署 上线二维码检测识别服务 林欣 使用ModelArts对8类常见生活垃圾进行分类 福州司马懿 使用ModelArts搭建"花卉种类识别"服务 福州司马懿
数据属性：筛选数据的来源，选择“全部”或“推理”。 图1 筛选条件 查看已标注图片 在标注任务详情页，单击“已标注”页签，您可以查看已完成标注的图片列表。图片缩略图下方默认呈现其对应的标签，您也可以勾选图片，在右侧的“选中文件标签”中了解当前图片的标签信息。 查看已标注文本 在数据集详情页，单击“已标
sh，并预测模型。基础镜像中默认提供了run.sh作为启动脚本。启动命令如下： sh run.sh 图6 运行启动脚本 上传一张预测图片（手写数字图片）到Notebook中。 图7 手写数字图片 图8 上传预测图片 重新打开一个新的Terminal终端，执行如下命令进行预测。 curl -kv -F 'image
类别一致。 选择“OBS目录”，存放结构又分两种情况，“仅包含图片”或“包含图片和标注信息”。 “仅包含图片”：当目录下全是图片时，支持jpg、jpeg、png、bmp格式，嵌套子目录的图片也将全部读入。 “包含图片和标注信息”：根据不同场景类型，结构不同。 图像分类场景，其目录
数据标注 物体检测图片标注，一张图片是否可以添加多个标签？ 在物体检测作业中上传已标注图片后，为什么部分图片显示未标注？ 父主题： Standard自动学习
类别一致。 选择“OBS目录”，存放结构又分两种情况，“仅包含图片”或“包含图片和标注信息”。 “仅包含图片”：当目录下全是图片时，支持jpg、jpeg、png、bmp格式，嵌套子目录的图片也将全部读入。 “包含图片和标注信息”：根据不同数据类型，结构不同。 图像分类，其目录结构
Standard资源池节点故障定位 节点故障定位 对于Standard资源池，ModelArts平台在识别到节点故障后，通过给K8S节点增加污点的方式（taint）将节点隔离避免新作业调度到该节点而受到影响，并且使本次作业不受污点影响。当前可识别的故障类型如下，可通过隔离码及对应检测方法定位故障。 表1 隔离码 隔离码
filename 是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图片的宽度。 height：必选字段，图片的高度。 depth：必选字段，图片的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割。 object 是 表示物体检测信息，多个物体标注会有多个object体。
入服务预测界面，在“预测”页签单击“上传”，选择本地图片进行测试。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出标签名称“sunflowers”和检测的评分。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签中添加图片并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参
在数据标注页面，单击未标注页签，在此页面中，您可以单击添加图片，或者增删标签。 如果增加了图片，您需要对增加的图片进行重新标注。如果您增删标签，建议对所有的图片进行排查和重新标注。对已标注的数据， 也需要检查是否需要增加新的标签。 在图片都标注完成后，单击右上角“开始训练”，在“训练设置
Resize 调整图片大小。 height：变换后的图片高度。默认值224 width：变换后的图片宽度。默认值224 do_validation：数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Rotate 旋转，将图像围绕中心点旋转的操作，操作完成之后保持图片原本的形状不变，不足的部分用黑色填充。
在线服务预测报错MR.0105 问题现象 部署为在线服务，服务处于运行中状态，预测时报错：{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面
模型部署完成后，“服务部署”节点，单击“实例详情”按钮，进入服务预测界面，在“预测”页签单击“上传”，选择本地图片进行测试。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签中添加图片并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如
查看特征分析结果 在特征分析结果中，例如图片亮度指标，数据分布中，分布不均匀，缺少某一种亮度的图片，而此指标对模型训练非常关键。此时可选择增加对应亮度的图片，让数据更均衡，为后续模型构建做准备。 数据标注 人工标注 在“未标注”页签图片列表中，单击图片，自动跳转到标注页面。 在标注页面
模型训练 创建图像分类自动学习项目并完成图片标注，训练按钮显示灰色，无法开始训练？ 自动学习项目中，如何进行增量训练？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习为什么训练失败？ 自动学习模型训练图片异常？ 自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 自
sh，并预测模型。基础镜像中默认提供了run.sh作为启动脚本。 图9 运行启动脚本 上传一张预测图片（手写数字图片）到Notebook中。 图10 手写数字图片 图11 上传预测图片 重新打开一个新的Terminal终端，执行如下命令进行预测。 curl -kv -F 'imag
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