导入勾选数据集后，在数据选择页面勾选当前应用开发所需的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据，如果您上传的是已标注数据，上传后可查看标签解析。如果您想手动修改标签，可单击数据集操作列的“标注”，进入数据集概览页单击右上角的“开始标注”，在“数据标注”页面手动修改标注数据。 如果您上传的是未标注数据，您单击

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度更高的模型。首先，针对智能标注和采集筛选任务，难例的发现操作是系统自动执行的，无需人工介入，仅需针对标注后的数据进行确认和修改即可，提升数据管理和标注效率。其次，您可以基于难例的情况，补充类似数据，提升数据集的丰富性，进一步提升模型训练的精度。 在数据集管理中，对难例的管理有如下场景。

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此部分介绍的结果文件格式要求是针对用户自己提供的结果文件的要求。如果是时序数据标注自动生成的结果文件，用户只需注意选取与原始文件对应的结果文件即可。 点标注结果文件要求 结果文件表头必须与原始文件表头一一对应。 非指标列数据不能为空。非指标列是指数据类型不是数值类型的列。 指标列

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置。 多标签 多标签适用于多维度标注，例如在一段音频标注噪音与人说话的声音两种类别，其中说话的声音还可以标注为不同人的声音。单击“新建标签类别”可添加多个标签类别，一个标签类别可以包含多个标签。“标签类别”和“标签名”只能是中文、字母、数字、英文句号、下划线或中划线组成的合法字符串。长度为1～256字符。

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定时调度 版本模式 可选覆盖模式、多版本模式。 执行时间 设置每日执行时间。 立即执行 选择是否立即执行。 单击“保存”。创建的数据集显示在“我创建的”页签的数据集列表中，创建数据集完成。 更多操作 创建数据集完成后，可根据需要执行如表2所示的操作。 表2 更多操作 操作 步骤 修改数据集

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其余90%无需标注。针对已上传的数据集，您可以手动添加或修改标签。 单击数据集操作列的“标注测试图片”，进入数据集概览页单击右上角的“开始标注”，进入“数据标注”页面手动标注数据。 后续操作 选择训练数据集后，单击右下角的“下一步”，进入应用开发的“模型训练”步骤，详细操作指引请参见训练模型。

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当数据完成标注后，您还可以进入“已标注”页签，对已标注的数据进行修改。 修改标签：在数据标注详情页，单击“已标注”页签，然后在音频列表中选中待修改的音频。在右侧下方的标签信息区域中修改语音内容中的“标签”和，单击下方的“确认标注”按钮完成修改。 删除标签：单击目标编号操作列的“删除”，删除该段音频的标注。您也可以单击

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增加的数据，如何在自动学习项目中查看？ 针对已创建的项目，需要添加新数据时，可以执行如下操作。本章节的操作说明仅针对“物体检测”、“图像分类”、“声音分类”和“文本分类”类型的项目，针对“预测分析”项目，直接在其数据文件中增加数据即可。 获取自动学习项目的数据源 登录ModelA

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声音分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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图像分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

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文本分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

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物体检测 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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文本分类 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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数据集输入位置 训练数据存储至OBS的位置。 单击“数据集输入位置”右侧输入框，在弹出的“数据集输入位置”对话框中，选择“OBS桶”和“文件夹”，然后单击“确定”。 数据集输出位置 待新建的数据集存储至OBS的位置。 单击“数据集输出位置”右侧的“修改”，在弹出的“数据集输出位置”对话框中

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版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。 为提升训练效果，建议在增量训练时，选择质量较高的数据，提升数据标注的质量。 增量训练的操作步骤

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创建数据集 在ModelArts进行数据准备，首先需要先创建一个数据集，后续的操作如数据导入、数据分析、数据标注等，都是基于数据集来进行的。 数据集简介 创建数据集 修改数据集

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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。 在数据集详情页面，单击右上角“启动智能标注”。

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旧版数据集中的数据是否会被清理？ 旧版数据集中创建的数据不会被清理，旧版数据集中会自动关联一个数据标注任务。 但是在新版数据集中创建的数据，在旧版的数据集列表不会展示。 父主题： 数据管理（旧版）

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在ModelArts服务中包含了不需要使用计算资源的功能，例如算法管理、AI应用管理等；也包含了需要使用计算资源的功能，例如CodeLab、Workflow、自动学习、开发环境、训练管理、部署上线。在ModelArts的公共资源池中，提供了免费的资源规格，可以 免费体验 Workflow、自

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数据到应用的全流程开发；从技术上看，Octopus底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术，让自动驾驶开发变得更简单、更方便。 产品架构 自动驾驶云服务（Octopus）是一个一站式的开发平台，能够支撑开发者从数据收集到仿真应用的全流程开发

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训练发布 数据标注（可选） 发布测试 父主题： 技能管理

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