无服务器图片生成缩略图

概述 图像搜索 （ Image Search ）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。 图像搜索服务以开放API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）的

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极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架，更高效更易用，有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产环境，可部署为云端在线推理和批量推理，也可以直接部署到端和边。 自动学习 支持多种自动学习能力，通过“自动学习”训练模型，用户不需编写代码即可完成自动建模、一键部署。

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。国务院于2017年7月份印发了《新一代人工智能发展规划》，将人工智能发展提高到国家战略层面，规划明确要求“到2020年人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步”。华为全球产业展望GIV2025预测，到2025年，企业人工智能利用率将达到86%。新需求，新技术，新产品，成功的解决

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别准确率越低。 针对历史版本的模型，可以根据当前模型调节直接返回答案的阈值。 在“模型管理”页面，在模型列表的操作列单击“调整阈值”。 图6 调整阈值 如下图所示，您可以根据实际需求，选择合适的阈值，然后单击“确定”。 用户问法与标准问的相似度大于直接回答阈值时，直接返回相应答案。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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nEAAK/IAAACcQQWRvYmUgUGhvdG9zaG9wIENTMyBXaW5kb3dzADIwMTc6MTA6MjAgMTA6NDU6MzYAAAAAA6ABAAMAAAAB//8AAKACAAQAAAABAAALIKADAAQAAAABAAAGQAAAAAAAAAA

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NPU Snt9B 裸金属服务器 安装深度学习框架PyTorch 场景描述 昇腾为使用PyTorch框架的开发者提供昇腾AI处理器的超强算力，需要安装PyTorch Adapter插件用于适配PyTorch，本文介绍如何安装Pytorch框架和Pytorch Adapter插件。 本文使用ModelArts上的NPU

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自动化的调度G6型 弹性云服务器 到装有NVIDIA T4 GPU卡的可用区。 内置1个NVENC和2个NVDEC。 常规支持软件列表 G6型弹性 云服务器 主要用于图形加速场景，例如图像渲染、云桌面、3D可视化。应用软件如果依赖GPU的DirectX、OpenGL硬件加速能力可以使用G6型云 服务器 。常用的图形处理软件支持列表如下：

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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图片 本章节主要介绍图片组件各配置项的含义。 样式 尺寸位置 图表尺寸：设置图表的宽和高。单位为px。 图表位置：设置图表在画布中的位置。单位为px。 图1 尺寸位置-图片 全局样式 图片：选择图片，您可以通过如下三种方式加载图片到大屏中。 在“图片”后显示“url”的框中输入图片的地址。

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图片 图片组件用于在页面展示图片。 在表单开发页面，从“通用组件”中，拖拽“图片”组件至表单设计区域，如图1。 图1 图片 显示名称：设置图片显示名称，默认隐藏显示名称。 选择图片：单击“上传图片”，上传需要展示的图片。 点击放大预览：勾选后，可放大预览图片。 移动端独立设置：勾选后，可给移动端单独设置展示的图片。

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上边距：图表到组件边框顶部的距离。 右边距：图表到组件边框右侧的距离。 下边距：图表到组件边框底部的距离。 左边距：图表到组件边框左侧的距离。 图片地址：支持输入图片地址，来展示图片。 链接：设置单击图片后，跳转的链接地址。 图片设置：设置图片填充方式，并选择对应图片。 数据 在

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组件名称：设置组件的名称。 位置 距离左端：组件到页面左侧的距离，单位为px。 距离顶端：组件到页面顶部的距离，单位为px。 宽度：组件的宽度，单位为px。 高度：组件的高度，单位为px。 堆叠顺序：设置组件层叠显示顺序。组件的堆叠顺序默认都是“1”，数字越大，显示越靠前。当需要让组件置底时，可设置堆叠顺序为“0”。

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自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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设置查询条件，单击“搜索”，查询到符合条件的任务。 图12 查询任务 单击对应的“采集样本数量”、“AI训练样本数”或“学习案例样本数”列的数值，“采集样本数量”进入到样本清单明细页面的“样本库”页签；“AI训练样本数”进入到样本清单明细页面的“AI训练样本”页签；“学习案例样本数”进入到样本清单明细页面的“学习案例样本”页签。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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在标注窗口中，您可以滚动鼠标，放大或缩小图片，方便您快速定位到物体位置。 图2 物体检测图片标注 “物体检测”类型的数据集，在标注时，支持在一张图片中添加多个标注框以及标签。需注意的是，标注框不能超过图片边缘。 当图片目录中所有图片都完成标注后，返回“自动学习工作流”页面，单击“继续运行”

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Interface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过调用API获取推理结果，帮助用户打造智能化业务系统，提升业务效率。 内容审核-图像 图像 内容审核 ，利用深度神经网络模型对图片内容进行检测，准确识别图像中的暴恐元素、涉黄内容等，帮助业务规避违规风险。 内容审核-文本 文本内容审核 ，采用人工智能文本检测技术

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布、模型训练、模型注册到服务部署环节。若想了解更多关于Workflow您可以参考Workflow简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练，即

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上边距：图表到组件边框顶部的距离。 右边距：图表到组件边框右侧的距离。 下边距：图表到组件边框底部的距离。 左边距：图表到组件边框左侧的距离。 图片地址：支持输入图片地址，来展示图片。 链接：设置单击图片后，跳转的链接地址。 图片设置：设置图片填充方式，并选择对应图片。 数据 在

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annotation/auto-deploy/”。例如：“/test/work_1608083108676/dataset123-g6IO9qSu6hoxwCAirfm/annotation/auto-deploy/”。 parameters 否 Array of TrainingParameter

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