启动智能任务

功能介绍

启动智能任务，支持启动“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定请求体中的“task_type”参数来启动某类任务。数据路径或工作路径位于KMS加密桶的数据集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。

“智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。
- “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。
- “预标注”表示选择用户模型管理里面的模型进行智能标注。
“自动分组”是指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。

调试

您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。

URI

POST /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/tasks

表1 路径参数
参数	是否必选	参数类型	描述
dataset_id	是	String	数据集ID。
project_id	是	String	用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。

请求参数

表2 请求Body参数
参数	是否必选	参数类型	描述
collect_key_sample	否	Boolean	是否收集关键样本。可选值如下： true：收集关键样本 false：不收集关键样本（默认值）
config	否	SmartTaskConfig object	任务配置。
model_id	否	String	模型ID。
task_type	否	String	任务类型。可选值如下： auto-label：主动学习 pre-label：预标注 auto-grouping：自动分组

表3 SmartTaskConfig
参数	是否必选	参数类型	描述
algorithm_type	否	String	自动标注的算法类型。可选值如下： fast：快速型，仅使用已标注样本进行训练 accurate：准确型，除已标注样本外，会额外使用未标注的样本做半监督训练
ambiguity	否	Boolean	是否通过图片模糊度来聚类。
annotation_output	否	String	主动学习标注结果输出路径。
collect_rule	否	String	样本收集规则，默认为全量收集规则“all”。当前仅支持全量收集规则“all”。
collect_sample	否	Boolean	是否启用样本收集。可选值如下： true：启用样本收集（默认值） false：不启用样本收集
confidence_scope	否	String	关键样本置信度范围，用中划线隔开最小值和最大值。比如：“0.10-0.90”。
description	否	String	任务描述。
engine_name	否	String	引擎名称。
export_format	否	Integer	导出的目录格式。可选值如下： 1：树状结构。如：rabbits/1.jpg,bees/2.jpg。 2：平铺结构。如：1.jpg, 1.txt;2.jpg,2.txt。
export_params	否	ExportParams object	导出数据集任务的参数。
flavor	否	Flavor object	训练资源规格。
image_brightness	否	Boolean	是否通过图片亮度来聚类。
image_colorfulness	否	Boolean	是否通过图片色彩来聚类。
inf_cluster_id	否	String	专属集群ID，默认为空，不使用专属集群；使用专属集群部署服务时需确保集群状态正常；配置此参数后，则使用集群的网络配置，vpc_id参数不生效。
inf_config_list	否	Array of InfConfig objects	运行推理任务需要的配置列表，可选填，默认为空。
inf_output	否	String	主动学习中推理的输出路径。
infer_result_output_dir	否	String	样本预测结果输出OBS目录,可以不输入，默认使用output_dir目录下的{service_id}-infer-result子目录。
key_sample_output	否	String	主动学习中难例的输出路径。
log_url	否	String	训练作业的日志OBS输出路径URL，默认为空。
manifest_path	否	String	manifest路径，给训练、推理作为输入。
model_id	否	String	模型ID。
model_name	否	String	模型名称。
model_parameter	否	String	模型参数。
model_version	否	String	模型版本。
n_clusters	否	Integer	聚类数。
name	否	String	任务名称。
output_dir	否	String	样本输出路径，格式：数据集输出路径+数据集名称+“-”+数据集ID+“/annotation/auto-deploy/”。例如：“/test/work_1608083108676/dataset123-g6IO9qSu6hoxwCAirfm/annotation/auto-deploy/”。
parameters	否	Array of TrainingParameter objects	训练作业的运行参数列表。
pool_id	否	String	资源池ID。
property	否	String	属性名。
req_uri	否	String	批量任务中调用的推理路径。
result_type	否	Integer	自动分组结果处理方式。可选值如下： 0：保存到OBS 1：保存到样本
samples	否	Array of SampleLabels objects	需要进行自动标注的样本标注信息列表。
stop_time	否	Integer	超时等待时间（单位是分钟），默认15分钟，此参数仅视频自动标注场景使用。
time	否	String	主动学习中的时间戳。
train_data_path	否	String	已有训练数据集路径。
train_url	否	String	训练作业的输出文件OBS路径URL，默认为空。
version_format	否	String	数据集版本格式。可选值如下： Default：默认格式 CarbonData：Carbon格式（仅表格数据集支持） CSV：CSV格式
worker_server_num	否	Integer	训练作业worker的个数。

表4 ExportParams
参数	是否必选	参数类型	描述
clear_hard_property	否	Boolean	是否清空难例属性。可选值如下： true：清空难例属性（默认值） false：不清空难例属性
export_dataset_version_format	否	String	导出数据集版本的格式。
export_dataset_version_name	否	String	导出数据集版本的名称。
export_dest	否	String	数据集导出类型。可选值如下： DIR：导出到OBS（默认值） NEW_DATASET：导出到新数据集
export_new_dataset_name	否	String	导出新数据集的名称。
export_new_dataset_work_path	否	String	导出新数据集的工作目录。
ratio_sample_usage	否	Boolean	指定切分比例后，是否按指定比例随机分配训练-验证集。可选值如下： true：主动随机分配训练集-验证集 false：不主动随机分配训练集-验证集（默认值）
sample_state	否	String	样本状态。可选样本状态如下： __ALL__：已标注 __NONE__：未标注 __UNCHECK__：待验收 __ACCEPTED__：验收通过 __REJECTED__：已驳回 __UNREVIEWED__：待审核 __REVIEWED__：已审核 __WORKFORCE_SAMPLED__：已采样 __WORKFORCE_SAMPLED_UNCHECK__：采样待验收 __WORKFORCE_SAMPLED_CHECKED__：采样已验收 __WORKFORCE_SAMPLED_ACCEPTED__：采样已通过 __WORKFORCE_SAMPLED_REJECTED__：采样已驳回 __AUTO_ANNOTATION__：待确认
samples	否	Array of strings	导出的样本ID列表。
search_conditions	否	Array of SearchCondition objects	导出的筛选条件，多个条件之间是或(OR)关系。
train_sample_ratio	否	String	指定发布版本时训练集-验证集的切分比例，默认为1.00，即全部分为训练集。

表5 SearchCondition
参数	是否必选	参数类型	描述
coefficient	否	String	根据难度系数筛选。
frame_in_video	否	Integer	视频中某帧。
hard	否	String	样本级别是否难例。可选值如下： 0：非难例样本 1：难例样本
import_origin	否	String	根据数据来源筛选。
kvp	否	String	CT剂量，通过剂量来筛选。
label_list	否	SearchLabels object	标签搜索条件。
labeler	否	String	标注人。
metadata	否	SearchProp object	通过样本属性搜索。
parent_sample_id	否	String	父样本ID。
sample_dir	否	String	根据样本所在目录搜索（目录需要以/结尾），只搜索指定目录下的样本，不支持目录递归搜索。
sample_name	否	String	根据样本名称搜索（含后缀名）。
sample_time	否	String	样本加入到数据集时，会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引，此处可以根据此时间进行搜索。可选值如下： month：搜索往前30天至今天内添加的样本 day：搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本 yyyyMMdd-yyyyMMdd：搜索指定时间段内添加的样本，格式为“起始日期-结束日期”，查询天数不能超过30天。例如：“20190901-2019091501”表示搜索2019年9月1日至2019年9月15日期间的样本。
score	否	String	根据置信度筛选。
slice_thickness	否	String	DICOM层厚，通过层厚筛选样本。
study_date	否	String	DICOM扫描时间。
time_in_video	否	String	视频中某个时间。

表6 SearchLabels
参数	是否必选	参数类型	描述
labels	否	Array of SearchLabel objects	标签搜索条件列表。
op	否	String	如要搜索多个标签，则op需要有值；如果只搜索一个标签，则无需指定op的值。可选值如下： OR：或操作 AND：与操作

表7 SearchLabel
参数	是否必选	参数类型	描述
name	否	String	标签名。
op	否	String	多个属性之间的操作类型。可选值如下： OR：或操作 AND：与操作
property	否	Map<String,Array<String>>	标签属性，是Object格式，存放任意的键值对；key是属性名称，value是取值列表，如value为null表示不根据值搜索，否则搜索的值满足列表中任意一个即可。
type	否	Integer	标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注

表8 SearchProp
参数	是否必选	参数类型	描述
op	否	String	多个属性值之间的关系。可选值如下： AND：与关系 OR：或关系
props	否	Map<String,Array<String>>	属性的搜索条件，可以有多个属性条件。

表9 Flavor
参数	是否必选	参数类型	描述
code	否	String	资源规格的属性编码，用于创建作业。

**表10** InfConfig
参数	是否必选	参数类型	描述
envs	否	Map<String,String>	运行模型需要的环境变量键值对，可选填，默认为空。为确保您的数据安全，在环境变量中，请勿输入敏感信息。
instance_count	否	Integer	模型部署的实例数，即计算节点的个数。
model_id	否	String	模型ID。
specification	否	String	在线服务的资源规格。详见部署服务
weight	否	Integer	权重百分比，分配到此模型的流量权重；仅当infer_type为real-time时需要配置，多个权重相加必须等于100。

**表11** TrainingParameter
参数	是否必选	参数类型	描述
label	否	String	参数名。
value	否	String	参数值。

**表12** SampleLabels
参数	是否必选	参数类型	描述
labels	否	Array of SampleLabel objects	样本标签列表，为空表示删除样本的所有标签。
metadata	否	SampleMetadata object	样本metadata属性键值对。
sample_id	否	String	样本ID。
sample_type	否	Integer	样本类型。可选值如下： 0：图像 1：文本 2：语音 4：表格 6：视频 9：自由格式
sample_usage	否	String	样本用处。可选值如下： TRAIN：训练 EVAL：验证 TEST：测试 INFERENCE：推理
source	否	String	样本数据源地址，通过调用样本列表接口获取。
worker_id	否	String	团队标注的成员ID。

**表13** SampleLabel
参数	是否必选	参数类型	描述
annotated_by	否	String	视频标注途径，用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下： human：人工标注 auto：自动标注
id	否	String	标签ID。
name	否	String	标签名。
property	否	SampleLabelProperty object	样本标签的属性键值对，如物体形状、形状特征等。
score	否	Float	置信度，取值范围为[0,1]
type	否	Integer	标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注

**表14** SampleLabelProperty
参数	是否必选	参数类型	描述
@modelarts:content	否	String	语音标签（包含语音内容和语音起止点）专用内置属性：语音文本内容。
@modelarts:end_index	否	Integer	命名实体标签专用内置属性：文本的结束位置，但不包括end_index所指的字符。例如：文本内容为“Barack Hussein Obama II (born August 4, 1961) is a attorney and politician.”，则其中人名“Barack Hussein Obama II”的start_index为0，end_index为23。文本内容为“截止到2018年底，本公司人员规模已经超过100”，则其中时间“2018年底”的start_index为3，end_index为9。
@modelarts:end_time	否	String	语音起止点标签专用内置属性：语音的结束时间，格式“hh:mm:ss.SSS”(其中hh表示小时，mm表示分钟，ss表示秒，SSS表示毫秒)。
@modelarts:feature	否	Object	物体检测标签专用内置属性：形状特征，类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0]，每个坐标点的表示方法为[x, y]，x表示横坐标，y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下： bndbox [[0,10],[50,95]] 两个点组成，矩形的左上角为第一个点，矩形的右下角为第二个点(即第一个点x坐标一定小于第二个点的x坐标，第一个点y坐标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成，按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 dashed [[0,100],[50,95]] 两个点组成，第一个点起始点，第二个点为终止点。 point [[0,100]] 一个点组成。 polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线，多个点组成。
@modelarts:from	否	String	三元组关系标签专用内置属性：三元组关系标签的起始实体ID。
@modelarts:hard	否	String	内置属性：标签级别是否难例。可选值为： 0/false：非难例 1/true：难例
@modelarts:hard_coefficient	否	String	内置属性：标签级别难度系数。范围为[0,1]。
@modelarts:hard_reasons	否	String	内置属性：标签级别难例原因。通过中划线间隔单个难例原因ID，例如：“3-20-21-19”。难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 18：图像中目标框的堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24：基于translate的数据增强与原图预测结果不一致。 25：基于shear的数据增强与原图预测结果不一致。 26：基于superpixels的数据增强与原图预测结果不一致。 27：基于sharpen的数据增强与原图预测结果不一致。 28：基于add的数据增强与原图预测结果不一致。 29：基于invert的数据增强与原图预测结果不一致。 30：数据被预测为异常点。
@modelarts:shape	否	String	物体检测标签专用内置属性：物体形状，默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。 dashed：虚线。 point：点。 polyline：折线。
@modelarts:source	否	String	语音起止点标签专用内置属性：语音来源(例如说话人/旁白等)。
@modelarts:start_index	否	Integer	命名实体标签专用内置属性：文本的起始位置，值从0开始，包括start_index所指的字符。
@modelarts:start_time	否	String	语音起止点标签专用内置属性：语音的起始时间，格式“hh:mm:ss.SSS”(其中hh表示小时，mm表示分钟，ss表示秒，SSS表示毫秒)。
@modelarts:to	否	String	三元组关系标签专用内置属性：三元组关系标签的指向实体ID。

**表15** SampleMetadata
参数	是否必选	参数类型	描述
@modelarts:import_origin	否	Integer	内置属性：样本来源。
@modelarts:hard	否	Double	内置属性：样本级别是否难例。可选值为： 0：非难例 1：难例
@modelarts:hard_coefficient	否	Double	内置属性：样本级别难度系数。范围为[0,1]。
@modelarts:hard_reasons	否	Array of integers	内置属性：样本级别难例原因ID列表。难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 16：图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 17：图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 18：图像中目标框的堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24：基于translate的数据增强与原图预测结果不一致。 25：基于shear的数据增强与原图预测结果不一致。 26：基于superpixels的数据增强与原图预测结果不一致。 27：基于sharpen的数据增强与原图预测结果不一致。 28：基于add的数据增强与原图预测结果不一致。 29：基于invert的数据增强与原图预测结果不一致。 30：数据被预测为异常点。
@modelarts:size	否	Array of objects	内置属性：图像尺寸（图像的宽度、高度、深度），类型为List[/topic/body/section/table/tgroup/tbody/row/entry/p/br {""}) (br]。列表中的第一个数字为宽度(像素)，第二个数字为高度(像素)，第三个数字为深度(深度可以没有，默认为3)，如[100,200,3]和[100,200]均合法。说明：只有当样本的标签列表包含物体检测标签时，此字段必选。

响应参数

状态码： 200

**表16** 响应Body参数
参数	参数类型	描述
task_id	String	任务ID。

请求示例

启动智能标注（主动学习）任务。任务类型选择“auto-label”。

{
  "task_type" : "auto-label",
  "collect_key_sample" : true,
  "config" : {
    "algorithm_type" : "fast"
  }
}

启动智能标注（预标注）任务。任务类型选择“pre-label”。

{
  "task_type" : "pre-label",
  "model_id" : "c4989033-7584-44ee-a180-1c476b810e46",
  "collect_key_sample" : true,
  "config" : {
    "inf_config_list" : [ {
      "specification" : "modelarts.vm.cpu.2u",
      "instance_count" : 1
    } ]
  }
}

启动自动分组任务。任务类型选择“auto-grouping”。

{
  "task_type" : "auto-grouping",
  "config" : {
    "n_clusters" : "2",
    "ambiguity" : false,
    "image_brightness" : false,
    "image_colorfulness" : false,
    "property" : "size",
    "result_type" : 1
  }
}