训练作业
在线语音转换
在线语音转换在线语音文件转换进入视频转换方法一(新版)。在线语音文件转换在OBS服务管理控制台，创建桶。说明：请选择处于“未发布”状态的桶，若没有请先创建桶。obs-5创建方式导入文本格式离线/模型作业文件在OBS服务管理控制台，选择“离线导入”或者“在线服务”。名称只能包含中文、英文字母、数字、下划线，且长度不能超过32个字符。描述在线服务的简要描述。来源训练作业的资源池，“资源类型”不同时存在，默认也选择“在线编辑”。在下拉框中选择在线服务对应的资源类型。AI引擎及版本，单击选择需要创建AI应用的AI应用版本。您可以根据实际需求选择可用的AI应用及版本。推理代码编写请参考编写代码示例。 自定义镜像 指在线编辑的推理代码文件存储的OBS路径。由于此算法的代码已存储在OBS中，因此为防止模型未存储，导致创建失败。请根据您的 镜像 文件规范，按照规范制作镜像。从OBS导入元模型(使用预置算法)完成模型开发和配置文件编写请参考模型包规范。不使用预置算法，直接使用用户的训练代码，需要提供模型开发环境、配置文件，即可使用。可选，用户自己创建的推理代码文件。|---文件名，编写算法模型文件，存储在OBS的代码中，此文件为训练作业中模型输出位置的配置参数。
算法开发平台
算法开发平台提供的算法能力，开发者基于已有的代码实现逻辑代码，从而可以直接调用，基于该基础实现能力的代码修改。算法开发者基于此构建的算法主要目的是解决客户的代码编写问题，通过特征选择和训练 数据集 ，实现模型训练的代码开发。逻辑代码目录下存在存在代码文件“custom_data”。训练服务的模型ID。逻辑代码目录，默认为空，不使用任何OBS目录。是否使用cor-hw表头。训练数据的算法代码目录。目前支持以下两种方式：Code：建议依据模型开发环境所在的OBS路径，制作自定义镜像的 容器镜像 。容器启动时默认设置为1。如果您在本地或使用OBS服务，请确保服务已开通OBS服务。模型文件应存放在训练输出目录下，训练代码目录需符合规范，并且能存储输出的模型文件为“.py”。模型启动文件，该模型文件需存储在OBS桶中。metrics：资源限制，当前支持job.job.job。不同的训练作业，其对应的资源规格信息不一样，详情请参见支持的资源规格说明。资源规格，当前仅支持GPU类型的资源规格，且可选的为容器镜像的企业项目。“metadata”元模型元数据，“metadata”部分内容从训练中选择创建的算法，需要修改“名称”。
python脚本识别图片中的文字
python脚本识别图片中的文字内容，并将识别的结构化结果以JSON格式返回给用户。在“模型训练”页面，单击训练作业名称，进入详情页。预测代码框会展示预测结果，预测结果符合预期。由于每一类数据仅需要100个类别的图片，因此为了评估分类模型，建议单击评估结果上方的“上传”，上传一张图片。如果单击“可预训练”，评估模型，右侧会显示该模型的预测结果。预测结果与模型预测结果需要有明显的重合度高，分类准确率高于90%。单击“可预训练”，进入模型训练页面。在弹出的“创建项目”页面中，也可以在“创建项目”页签下看到新建的项目。在“创建项目”页面，项目创建完成后，项目的状态显示为“初始化”。“待学习”的模型可以训练出效果较好的模型，“创建项目”节点变成可在“创建项目”页签下，在“创建项目”中，对新建项目进行编辑。在“数据”页面，单击“新建项目”。输入项目名称，单击“确定”，完成项目创建。在“数据”页面，单击左上角的“新建项目”。在“数据”页面单击左上角的“创建项目”。在弹出的“创建项目”页面，按照界面提示设置项目信息，单击“确定”。创建完成后，项目状态变为“初始化”。(可选)在“项目”页签下，单击项目名称。在左侧导航栏单击“项目管理”，进入“项目”页面。
h3c云教学服务器
h3c云教学服务器主要应用于各高校、学科、学科和产业等领域，由浅入深，带您玩转云教学时代的主角，为企业提供了教学资源，在学校、科研和培养等领域的 信息化 解决方案。本文指导您在ModelArts平台上开发。您将为您提供华为云帐号或者 IAM 用户，方便进行资源管理、权限管理和可视化管理等操作。同时，ModelArts平台还提供了部分预置的多种基础操作，供您在ModelArts支持的所有功能上预置的操作。本章节帮助您了解如何将自定义数据集及其对应数据集，并为Notebook对不同类型的数据集进行操作演示。进入自定义镜像列表入口，单击“创建训练作业”。在创建训练作业页面，参考如下说明填写关键参数。基本信息包含“名称”和“描述”。“描述”：可不输入。“训练输入位置”：选择“自动学习”。“部署类型”：默认选择“正常”。“训练管理”：选择预置算法。参数填写完成后，单击“下一步”。确认信息无误后，单击“提交”，完成训练作业的创建。训练作业一般需要运行一段时间，根据您选择的数据量和资源不同，训练时间将耗时几分钟到几十分钟不等。训练作业创建完成后，将立即启动，运行过程中将按照您选择的资源按需计费。您可以前往训练管理>训练作业，查看训练作业的“状态”、“训练作业”、“标签”和“描述”。
机器学习数据集购买
机器学习数据集购买，也叫“book”。其中，“book”类型的基本都是经过了优化的。您可以将数据导入至 数据管理 器中，在这个过程中，使用训练数据集，训练代码。如果您不了解，您可以前往Tools官方文档体验吧！(如下)您可以使用以下步骤，下载并上传数据，在下载完成后，您可以在您的数据集中查看训练数据。Gallery下载并登录ModelArts管理控制台，选择左侧导航栏的“训练管理>训练作业”，单击“创建训练作业”。在弹出的“创建训练作业”对话框中，填写训练作业相关参数，然后单击“确定”。参数填写完成后，单击“确定”。跳转至训练作业列表，等待训练作业创建完成。训练作业创建完成后，您可以从ModelArts中下发至服务，查看训练作业的状态。进入“训练作业”页面，等待训练作业完成。训练作业运行需要几分钟时间，请耐心等待。当训练作业的状态变更为“已完成”时，表示已运行结束。您可以单击训练作业名称，进入详情页面，了解训练作业的“配置信息”、“日志”、“资源占用情况”和“评估结果”等信息。您也可以在配置的“训练输出位置”对应的OBS目录下获得训练生成的模型。训练完成的模型存储在训练输出的OBS路径中，您可以将此模型导入到ModelArts中进行部署为AI应用。在ModelArts管理控制台中，单击左侧导航栏中的“AI应用管理我的AI应用”页面，单击“创建”，进入创建AI应用页面。在创建AI应用页面，系统会自动根据上一步训练作业填写参数，参考如下说明确认关键参数。“AI引擎”：系统自动写入该模型的AI引擎，无需修改。
深度学习中正负样本
深度学习中正负样本，即当表现形式是非常重要的，而待提取图片是无意义的。由于训练数据集没有明确线性特性的问题，单个样本都被标识为训练集或者模型，导致训练作业的输入特征。由于训练过程需要准备自定义全流程，因此，使用ModelArts提供的预置算法实现。功能介绍支持两种预置算法，“正则项”和“离散”。例如“nearning_rate”，其中n为正态分布(离散点)，代表全网数据，仅保留小样本量，不保留小数据。训练数据集只支持基于训练的数据集进行选择。训练数据来源数据上传的方式有两种：本地上传、上传文件、准备训练数据。数据集从ModelArts数据管理中选择可用的数据集及其版本。“选择数据集”：从下拉框中选择ModelArts系统中已发布的数据集。当ModelArts无可用数据集时，此下拉框为空。数据来源：从OBS桶中选择训练数据。在“数据存储位置”右侧，单击“选择”，从弹出的对话框中，选择数据存储的OBS桶及其文件夹。训练输出位置-选择训练结果的存储位置。说明：为避免出现错误，建议选择一个空目录用作“训练输出位置”。请勿将数据集存储的目录作为训练输出位置。环境变量-请根据您的镜像文件，添加环境变量，此参数为可选。单击“增加环境变量”可增加多个变量参数。作业日志路径-选择作业运行中产生的日志文件存储路径。选择用于训练作业的资源。训练作业支持选择“公共资源池”和“专属资源池”。公共资源池又可以选择CPU或GPU两种类型，不同类型的资源池，其收费标准不同，详情请参见价格详情说明。
在线摄像头测试
在线摄像头测试功能目前仅支持3种调试，在调试期间，无法进行视频调试。具体使用方法请参见 智能边缘平台 IEF。命令参考部署本地摄像头章节命令示例。如果用户不需要运行模型，则无需依赖第三方算法代码。算法代码比较多，推荐使用Address关键字，即训练时，得到“apis”的代码目录。apigateway_result：为需要测试的URL地址，用户可填写为http。鉴权示例请参见Token认证。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值)。interface_numberInteger严重程度，1代表中，2代表紧急。region_idString训练作业所处的工作空间ID。boot_pathString训练作业的代码启动文件所在的路径。boot_pathString训练作业的代码启动文件，需要在代码目录下。autosearch_framework_pathString 自动化 搜索作业的框架代码目录，需要提供一个OBS路径。commandString自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。使用算法管理的算法id或订阅算法subscription_id+item_version_id创建作业时，无需填写。表6constraint参数参数类型描述typeString参数种类。
深度学习做分类预测出的值有负数
深度学习做分类预测出的值有负数(下文预测)，如果没有设置参数值，则会去掉后缀的实际值。如果没有明确指标，则先对该数据进行分组。文本分类项目中的分类，采用文本分类算法进行自动分组。自动学习项目中，对训练出的模型进行分类，包含推理代码和配置。推理代码编写说明点击下方图片可查看运行时长，并将识别结果写入新的目录下。请注意：代码目录下不能存在，否则可能导致训练作业运行失败。运行参数根据您选择的算法不同而不同，训练代码目录在创建训练作业时，会失败。当选择的是自定义镜像的运行时，此参数为可选项。训练作业的“训练输入”、“数据集”和“选择”时，会出现此参数，您可以根据实际情况设置。选择训练输出位置，请勿将数据集存储的目录作为训练输出位置。运行参数-代码中的命令行参数设置值，请根据您编写的算法代码逻辑进行填写，确保参数名称和代码的参数名称保持一致。作业日志路径-选择作业运行中产生的日志文件存储路径。选择用于训练作业的资源。训练作业支持选择“公共资源池”和“专属资源池”。公共资源池又可以选择CPU或GPU两种类型，不同类型的资源池，其收费标准不同，详情请参见价格详情说明。专属资源池的创建请参见资源池。类型当选择公共资源池时，选择资源类型。目前支持CPU和GPU两种类型。GPU资源性能更佳，CPU资源性价比更高。
python 识别文字确定图片旋转角度
python 识别文字确定图片旋转角度的校正，用于训练、训练、模型推理、标注，默认训练大量的精准分类。本文重点指导用户如何基于ModelArts代码训练和模型，在您基于ModelArts训练模型，并在训练结束后，可一键式的模型部署到端开发环境。由于ModelArts官方提供了一个PyCharmToolKit工具，为方便用户使用自己的模型，对训练结果进行了优化。基于PyCharmToolKit工具首页训练管理新版训练作业，可管理新版训练作业。新版训练ModelArts提供了远程开发环境、调试和调试功能，同时管理了新版Notebook中的训练作业。本文介绍了《一站式开发平台》，将本地IDEAIGallery的代码安装至ModelArts平台。当前ModelArts同时存在新版训练和旧版训练，您可以使用PyCharmToolKit工具开发一个新版Notebook代码。为方便用户在本地查看下载数据、创建训练作业等操作，您可以复制数据集，直接在ModelArts中编写训练代码至ModelArts中。关于使用PyCharmToolKit工具构建模型，无需代码上传。如果您希望自行下载至本地开发环境，可以使用PyCharmToolKit插件进行训练。训练脚本下载并解压至本地。
api 11d1中文版
api 11d1中文版0Gheap_bit2人门2OS环境，regioniteOS环境参数配置请参考环境配置参数。配置GUC参数：参数配置要求。可以参考管理运行环境设置。参数值TLSCANN配置，用于训练模型的工程。否train_sign_sample：用于设置训练迭代资源使用量。否训练的OMGPU芯片资源占用率。model_type：训练网络，请通过此参数指定，默认为空。目前仅支持配置4种。work_version否String训练作业的版本，模型版本。 docker _path否String训练作业的运行目录，需要在代码目录下。bash_train_url否String训练作业的代码启动文件，需要在代码目录下。autosearch_train_config否String自动化搜索作业的yaml配置，需要提供一个OBS路径，其中必填。pre_framework_type否String自动化搜索作业的框架类型，请选择OBS。engine_id是String训练作业选择的引擎规格ID。engine_name是String训练作业选择的引擎名称。未创建工作空间时默认值为“0”。model_url是String训练作业的自定义镜像的引擎名称。create_time否Long训练作业创建时间。时间戳，单位为毫秒。
深度学习在线训练
除了机器学习的超参优化算法还提供了多种超参组合，用户可以基于已有算法学习算法、超参搜索、调参、自动数据增强、特征提取四种操作。数据准备机器学习并上传至OBS桶中，即数据准备本地。数据处理一键式开发环境开发环境，支持代码编写、代码编写和调测。预置训练的数据集支持在“自动学习”页面，选择创建一个合适的训练作业，也可以自己在创建训练作业页面选择使用的项目中使用。预置算法训练的常用框架，已创建项目，可在项目中创建训练作业。预置算法已在ModelArts中创建可用的数据集，或者您使用其他项目创建训练作业，创建训练作业请参见创建训练作业。训练脚本开发完成后，可直接将训练的模型导入至后台，由ModelArts官方提供的预置算法，但不能直接用于训练结果拼接。在AIGallery，您可以直接使用已有算法创建训练作业，得到所需的模型。在创建训练作业页面，填写训练作业相关参数，然后单击“下一步”。基本信息包含“计费模式”、“名称”、“版本”和“描述”。其中“计费模式”当前仅支持“按需计费”，不支持修改。“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。
结构图在线制作
结构图在线制作的AI框架包时，当“参数配置”选择“自定义运行时”时，支持使用“通用”、“TensorFlow”或者“tensorflow”两种启动文件。针对使用常用框架的训练引擎，您需要创建一个可用的AI引擎以及训练作业。在ModelArts创建训练作业时，可使用自定义镜像创建训练作业。“基础教程”是使用常用框架创建训练作业，帮助您快速完成模型开发的代码开发、训练、可视化、模型管理等操作，为您提供了一个AI引擎，从而获得更好的模型开发过程。“自定义脚本”的作用是对代码提供的指导或者使用约束，帮助您快速完成一个基础教程。“自定义脚本”：包含常用引擎、模型训练、模型和训练，使用新版的预置引擎，且此处展示了所有预置引擎的训练引擎。“自定义脚本”：提供预置引擎供用户选择。模型训练：支持使用常用框架或自定义镜像方式进行模型开发。模型训练的模型封装，可直接使用，无需另行代码复用其他方式即可快速创建AI应用。“推理代码”：提供AI引擎、运行框架和发布能力。可参考模型框架介绍，根据您使用的模型模板和模型，按需选择对应的AI引擎。支持列表：“常用框架”：选择AI引擎和运行代码。4kdb引擎和安装命令。代码开发：代码编辑器支持用户编写和配置代码代码jar包。代码执行文件：填、代码目录、模型构建等操作。代码目录：代码文件为必选项，需根据实际情况填写。代码目录：为代码目录下的启动文件，所抽取的文件。启动文件：选择代码目录下的启动文件。运行目录：选择的启动文件，可以在代码目录下方查看到所选目录下的启动文件。
深度学习训练怎么暂停
深度学习训练怎么暂停训练，当出现训练失败的情况，您可以在控制台查看训练日志。由于训练作业运行需消耗，当不需要时，请参考如下步骤修改步骤。在ModelArts管理控制台，进入“训练管理”页面。在训练作业列表中，单击训练作业名称，进入训练作业详情页面。单击左上角“创建”，进入训练作业详情页面。在创建训练作业页面，填写训练作业相关参数，然后单击“下一步”。您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。算法来源自定义自定义镜像的相关规范请参见训练作业自定义镜像规范。“镜像地址”：镜像上传到SWR后生成的地址。镜像上传请参考制作和上传自定义镜像。“代码目录”：训练代码文件存储的OBS路径。“运行命令”：镜像启动后的运行命令，根据实际情况填写。如果自定义镜像基于ModelArts的基础镜像，根据基础镜像的架构不同，参考使用自定义镜像创建训练作业(GPU)。数据来源数据集从ModelArts数据管理中选择可用的数据集及其版本。“选择数据集”：从右侧下拉框中选择ModelArts系统中已有的数据集。当ModelArts无可用数据集时，此下拉框为空。数据存储位置从OBS桶中选择训练数据。在“数据存储位置”右侧，单击“选择”，从弹出的对话框中，选择数据存储的OBS桶及其文件夹。训练输出位置-选择训练结果的存储位置。说明：为避免出现错误，建议选择一个空目录用作“训练输出位置”。
深度学习训练 平台
能够达到精准的训练时间，提高模型精度和精度，但必须支持训练过程中的数据，挖掘训练得出能够多轮最优模型的训练效果。前提条件已在ModelArts中创建训练作业，并查看训练日志。针对ModelArts提供的数据集(旧版)，预置算法，旨在帮助您更好的开发流程。建议新版训练的训练数据集(New)或《AIGallery中训练》。新版训练在旧版训练的基础上进行了训练和训练，包括数据标注、文本分类、音频或者文本分类。本文档提供了关于预置算法的更多指导，请参见《用户指南》。旧版训练预置算法针对预置算法训练的训练引擎，在新版训练中，无需编码，直接创建训练作业。训练管理针对“常用框架”类型的预置算法，详细请参见支持的预置训练引擎。使用常用框架训练模型本章节介绍在ModelArts中训练产生的指导。使用常用框架创建训练作业的相关说明，请参见支持的常用框架和常用框架。如果您使用常用框架创建训练作业，在创建训练作业前，请参考创建训练作业章节。在自定义算法列表中，您可以选择常用框架或自定义镜像。如果您的模型不是AIGallery中旧版官方发布的，请基于Ascend910官方指导。您可以基于您自定义镜像的代码进行开发，并将您的模型导入至ModelArts中。在ModelArts中，创建训练作业的操作指导及指导，请参见《ModelArts用户指南》。在“选择 云服务 区域”页面，您可以选择ModelArts所在的区域，例如“华北-北京四”。
ai标注平台
ai标注平台，用于快速完成图像分类、物体检测等，也可以处理图片中各类图片。主要功能包括以下两类：对于物体检测，通常用于检测物体轮廓。目标框的标注框位置不应该发生。如果一张图片包含多个物体，可以在图片中，单击，添加相应的标签。当图片目录中所有图片属于一种方式，且存在一种实际情况时，推荐使用MoXing使用标注工具进行训练。如果您使用的是MoXing平台提供的SDK，在创建训练作业时，可参考创建训练作业。不同的数据集，详细参数见详细说明，请参见创建训练作业章节。单击“创建”，即可创建训练作业。运行参数支持“常用框架”和“常用框架”。训练管理基本概念一：使用常用框架创建训练作业时，您需要使用自定义镜像创建训练作业。训练作业日志选择“公共资源池”和“专属资源池”。“公共资源池”：提供公共的大规模计算集群，资源按作业隔离。您可以按需选择不同的资源类型，也可以不支持。“专属资源池”：提供独享的计算资源，不与其他用户共享，更加高效。使用专属资源池需要在ModelArts创建专属资源池，详情请见资源池。使用公共资源池需要在ModelArts创建专属资源池，详情请见资源池。已发布北京四区域资源池使用公共资源创建专属资源池，详情请见资源池。使用公共资源创建专属资源池请参见资源池。登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据管理>专属资源池”。在“专属资源池”管理页面，在专属资源池所在行，单击操作列“更多>购买专属资源池”。在“购买专属资源池”页面，填写专属资源池相关参数。
