深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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标注图片 用户对图片的某一些地方做标注，执行本章节。 操作步骤 按创建标注任务章节创建图片标注任务。 在图片左侧，单击，在待标注的图片上选中具体的标注对象画框。 在“标注名称”对话框输入标注的信息，单击“确定”。 在图片左上方，单击，在“确认”对话框单击“确认”，保存标注的内容。

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图片/音频标注 图片/音频标注介绍 管理任务 父主题： 数据标注

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图片/音频标注介绍 图片/音频标注是为数据工程师、数据科学家等提供的辅助标注工具。提供界面化数据查看、单点数据标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据的标注任务，为客户提供专业的数据标注服务能力，助力客户高效开展算法模型训练与机器学习，快速提高AI领域竞争力。

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值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片

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能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。 算法类型 针对“图像分类”类型的数据集，您需要选择以下参数。 “快速型”：仅使用已标注的样本进行训练。 “精准型”：会额外使用未标注的样本做半监督训练，使得模型精度更高。 计算节点规格 即智能标注任务使用的资源规格。 说明： 智能标注创

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自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

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图1 下拉选择标注类型 在标注作业标注详情中，展示此标注作业下全部数据。 标注图片（图像分类） 在标注作业详情页中，展示了此数据集中“全部”、“未标注”和“已标注”的图片，默认显示“未标注”的图片列表。单击图片，即可进行图片的预览，对于已标注图片，预览页面下方会显示该图片的标签信息。

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数据查看、单点数据标注、连续时间戳数据标注、保存标注结果等功能。 数据标注对于KPI异常检测非常重要，可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率，在无监督学习中对模型做验证评估。 监督学习：使用标注工具对原始数据进行标注，并将标注数据用于训练。用户基于训练结果确认并更新

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支持上传矢量分类数据转换为样本，在已有样本基础上提升标注效率；也支持上传多期影像、生态保护红线等矢量，作为底图进行辅助标注，提供多种魔术棒、自适应宽度采集等半自动标注工具。 图7 辅助标注1 图8 辅助标注2 图9 多种样本半自动标注工具 支持样本平衡性综合分析，便于用户直观的了解数据集中不同

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语义分割图片标注任务 语义分割任务是指根据标注规范将待标注图片中出现的天空、道路、车辆等类标注物进行标注。 图1 语义分割图片标注任务 绘制对象 绘制多边形。 选择左侧工具栏多边形按钮，（快捷键4，非小键盘）绘制多边形。 图2 绘制多边形 选择标注。 标注列表页选择符合的标注。 图3

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车道线图片标注任务 车道线图片标注任务是指依据标注规范对真实路采图片中出现的道路中的车道线、斑马线等交通线路进行标注，一般区分实线、虚线，按需求增加颜色、遮挡程度等额外属性。 图1 车道线图片标注任务 绘制对象 单击车道线标注任务，选择一张图片进入人工标注。 绘制对象。 单击左侧

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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提升数据标注的质量。 增量训练的操作步骤 登录ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏的自动学习。 在自动学习项目管理页面，单击对应的项目名称，进入此项目的自动学习详情页。 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

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同样选择其他未标注分类图片，将其标注为“sunflowers”、“roses”等。标注完成后，图片将存储至“已标注”页签下。 图片标注不支持多标签，即一张图片不可以添加多个标签。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成。 当图片目录中所有图片都完成标注后，您可以在“

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标签的添加。标注完成后，左侧图片目录中此图片的状态将显示为“已标注”。 数据标注的更多说明： 您可以在图片上方或下方单击左右切换键，或者按键盘的左右方向键，选择其他图片，重复上述操作继续进行图片标注。如果一张图片有多个物体，您可以标注多处。 同一个物体检测自动学习项目内，可以增加

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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？ 请您检查未标注图片的标注文件是否正确。如果标注框文件坐标超过图片，自动学习默认该图片未标注。 父主题： 数据标注

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据集切分功能，如果多标签的数据少于2张，会导致数据集切分失败。建议检查您的标注信息，保证标注多标签的图片，超过2张。 数据集切分后，训练集和验证集包含的标签类别不一样。出现这种情况的原因：多标签场景下时，做随机数据切分后，包含某一类标签的样本均被划分到训练集，导致验证集无该标签样

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保存当前标注并离开标注页面。选中的图片被自动移动至“已标注”页签，且在“未标注”和“全部”页签中，标签的信息也将随着标注步骤进行更新，如增加的标签名称、标签对应的图片数量。 智能标注 通过人工标注完成少量数据标注后，可以通过智能标注对剩下的数据进行自动标注，提高标注的效率。 在数

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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

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