标注声音分类数据 项目创建完成后，将会自动跳转至新版自动学习页面，并开始运行，当数据标注节点的状态变为“等待操作”时，需要手动进行确认数据集中的数据标注情况，也可以对数据集中的数据进行标签的修改，数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 音频标注 在新版自动学习页面单击“实例详

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部署声音分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行总览”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。

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配置按业务数据分类扩展 按业务数据分类扩展：扩展字段隔离，解决不同扩展场景中差异化扩展需求。 下面以配置“工序定义”的扩展属性为例，介绍配置按业务数据分类扩展的操作指导。 前提条件 已登录MBM Space，且拥有配置扩展属性对应的菜单栏目的操作权限。 步骤1：开启按业务数据分类扩展 在顶部导航栏中，选择“制造数据模型管理

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如何查看分类有哪些属性 您可以通过单击系统首页的“分类&属性查询”功能查看分类下的属性。 操作步骤 在“分类&属性查询”页面，输入查询的分类相关信息。 在查询结果页面，单击“分类码”或“分类中文名称”列中的具体信息，进入分类详情页面。 在分类详情页面，您可以查看到该分类下的属性信息。

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场景管理分类设计使用逻辑 场景管理提供所有仿真场景、测试用例和泛化场景的管理功能，用户可上传符合平台规范的自定义场景，也可将场景下载至本地开发。Octopus平台自研场景标签分类体系，从多维度深层次科学分类场景。仿真场景库可自建仿真场景库，集合相同场景格式的不同条件仿真场景，检验在特定条件下仿真算法控制质量。

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total Integer 数据分类总的数量 category_groups Array of DataCategoryDTO objects 数据分类列表 表5 DataCategoryDTO 参数 参数类型 描述 category_id String 分类id category_name

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期的训练失败。 用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数据数不少20条。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建ModelArts数据集。 父主题： 使用自动学习实现声音分类

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期的训练失败。 用于训练的文本，至少有2种以上的分类，每种分类样本数据数不少20行。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建ModelArts数据集。 父主题： 使用自动学习实现文本分类

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部署文本分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行总览”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”，双击“服务部署”节点，进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。

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根据句子分类的唯一标识获取分类下句子列表 场景描述 根据句子分类的唯一标识获取分类下句子列表接口。 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/C CS QM/rest/ccisqm/v1/sentencemanage/querySentenceByCa

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学科分类管理功能 添加学科分类操作 登录运营后台。 单击菜单栏的学科分类管理菜单。 进入学科分类列表，单击【添加学科分类】按钮，弹出“添加学科分类”弹窗。 图1 添加学科分类页面 根据界面提示，配置学科分类的基本信息，如下表所示。 表1 添加租户-参数说明 参数名称 参数说明 取值样例

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SFS Turbo授权项分类 文件系统 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 (Project) 企业项目 (Enterprise Project) 创建文件系统 POST /v1/{project_id}/sfs-turbo/shares sfsturbo:shares:createShare

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机会点有哪些分类？ 根据分享主体不同，当前分为2种： PO：伙伴共享机会点给华为（Partner-Originated Opportunity），经过华为云的审核和验证后，进行信息协同、联合销售和联合服务。 HO：华为分享机会点给伙伴（Huawei-Originated Oppo

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训练声音分类模型 完成音频标注后，可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运

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训练文本分类模型 完成数据标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前，请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面，

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（可选）授权子账号使用图像识别服务 本章节通过简单的用户组授权方法，将图像识别对应区域的“Tenant Guest”权限和对象存储的“OBS Buckets Viewer”策略授予用户组，并将用户添加至用户组中，从而使子账户拥有对应的操作权限，操作流程如图1所示。 示例流程 图1

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自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片，如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确，目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据，只能选择一列。 声音分类训练失败请检查音频格式是否为16bit的WAV格式。

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使用服务 图像识别提供了Web化的服务管理平台，即管理控制台，以及基于HTTPS请求的API管理方式。 您可以在管理控制台申请开通图像识别服务、查看服务的调用成功和失败次数。 图像识别以开放API的方式提供给用户，用户可以将图像识别集成到第三方系统调用API。 具体流程如下： 申请服务

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修改数据集分类信息 功能介绍 修改数据集分类信息。 URI URI格式 PUT /softcomai/datalake/v1.0/datasets/dataType} 参数说明 无。 请求 请求样例 PUT https://ipaddr:port/softcomai/datalake/v1

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标注图像分类数据 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据，因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。通过ModelArts您可对图片进行一键式批量添加标签，快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 请确保数据集中已标注的图片不低于100张，否

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部署图像分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。

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