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    modelarts 上传训练数据 更多内容
  • 使用Agent上传数据

    使用Agent上传数据 DIS Agent概述 安装前准备 安装DIS Agent 配置DIS Agent 启动DIS Agent 验证DIS Agent 停止DIS Agent 父主题: 使用DIS

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  • 上传数据格式

    上传数据格式 在使用Octopus平台收集数据前,请仔细阅读本章节,确保上传数据格式符合平台要求,有助于用户更快速地完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式:单包上传大小小于100G。 转换后数据格式:OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收Rosbag格式数

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  • 上传数据格式

    上传数据格式 在使用Octopus平台收集数据前,请仔细阅读本章节,确保上传数据格式符合平台要求,有助于用户更快速地完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式:单包上传大小小于100G。 转换后数据格式:OpenData格式。 使用场景 Octopus平台接收Rosbag格式数

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  • 上传数据文件

    上传数据文件 功能介绍 上传数据文件 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 /v1/{project_id}/eihealth-projects/

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  • 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别

    选择完成后勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”,然后单击“创建”。 完成配置后,在ModelArts控制台的权限管理列表,可查看到此账号的委托配置信息。 步骤1:准备训练数据AI Gallery下载训练数据,单击链接四类花卉图像分类小数据集,进入数据集详情页。 选择“数据集文件”页

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  • 开发者开发可训练技能

    待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。 数据集状态 按上传数据是否标注分为“已标注数据集”和“未标注数据集”。数据格式请见准备数据数据上传方式 训练数据上传的方式,当前仅支持把数据上传至OBS,默认为“选择obs文件”。 数据集输入位置 训练数据存储至OBS的位置。 单

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  • 在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业

    Summary数据可以直接传到开发环境的这个路径下/home/ma-user/work/,也可以放到OBS并行文件系统中。 Summary数据上传到Notebook路径/home/ma-user/work/下的方式,请参见上传本地文件至JupyterLab。 Summary数据如果是通过O

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  • 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别

    OBS桶会导致模型训练失败。 上传Step1 准备训练数据中下载的MNIST数据集压缩包文件到OBS的“mnist-data”文件夹中。 上传数据到OBS中时,请不要加密,否则会导致训练失败。 文件无需解压,直接上传压缩包至OBS中即可。 上传训练脚本“train.py”到“mnist-code”文件夹中。

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  • 处理ModelArts数据集中的数据

    处理ModelArts数据集中的数据 数据处理场景介绍 创建ModelArts数据校验任务 创建ModelArts数据清洗任务 创建ModelArts数据选择任务 创建ModelArts数据增强任务 管理和查看数据处理任务 父主题: 数据准备与处理

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  • 导出ModelArts数据集中的数据

    历史。 导出ModelArts数据集中的数据到OBS 导出ModelArts数据集中的数据为新数据集 导出ModelArts数据集中的数据AI Gallery 入门案例:快速创建一个物体检测的数据集 父主题: 数据准备与处理

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  • 模型训练使用流程

    模型训练必备要素包括训练代码、训练框架、训练数据训练代码包含训练作业的启动文件或启动命令、训练依赖包等内容。 当使用预置框架创建训练作业时,训练代码的开发规范可以参考开发用于预置框架训练的代码。 当使用 自定义镜像 创建训练作业时,训练代码的开发规范可以参考开发用于自定义镜像训练的代码。 准备训练框架(即训练镜像)

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  • 工作流介绍

    详细指导 准备数据 在使用第二相面积含量测定工作流开发应用之前,您需要提前准备用于模型训练数据上传至OBS中。 准备数据 选择数据 在使用第二相面积含量测定工作流开发应用时,您需要新建或导入训练数据集,后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 选择数据 标注数据 针对已经选择

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  • 上传数据格式

    上传数据格式 在使用Octopus平台收集数据前,请仔细阅读本章节,确保上传数据格式符合平台要求,有助于用户更快速的完成数据收集以及数据格式转换。 上传数据格式:Rosbag包+与数据包同名的yaml文件,单包上传大小小于100G。 转换后数据格式:OpenData格式(内必含O

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  • 上传数据到OBS

    上传数据到OBS 操作场景 从OBS导入数据到集群之前,需要提前准备数据源文件,并将数据源文件上传到OBS。如果您的数据文件已经在OBS上了,则只需完成上传数据到OBS中的2~3。 准备数据文件 准备需要上传到OBS的数据源文件。 GaussDB (DWS)只支持 CS V、TEXT、O

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  • 工作流介绍

    详细指导 准备数据 在使用无监督车牌检测工作流开发应用之前,您需要提前准备用于模型训练数据上传至OBS中。 准备数据 选择数据 在使用无监督车牌检测工作流开发应用时,您需要新建或导入训练数据集,后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签的数据,如果您上传未标注数据,需要手动标注数据。

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  • 创建自动模型优化的训练作业

    请准备好训练脚本,并上传至OBS目录。训练脚本开发指导参见开发用于预置框架训练的代码。 在训练代码中,用户需打印搜索指标参数。 已在OBS创建至少1个空的文件夹,用于存储训练输出的内容。 由于训练作业运行需消耗资源,确保账户未欠费。 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。

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  • 训练作业的自定义镜像制作流程

    训练作业的自定义镜像制作流程 如果您已经在本地完成模型开发训练脚本的开发,且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定义镜像,并上传至SWR服务。您可以在ModelArts使用此自定义镜像创建训练作业,使用ModelArts提供的资源训练模型。 制作流程 图1

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  • 视觉套件(使用零售商品识别工作流开发应用)

    在“应用开发>数据选择”页面,单击“新建训练数据集”。 右侧弹出“新建数据集”页面。 按表2填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图2 新建训练数据集 表2 新建训练数据集参数说明 参数 说明 推荐填写 数据集名称 待新建的数据集名称。 本样例填写“data-cake”。 描述 数据集简要描述。 - 数据上传方式

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  • 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Tensorflow+GPU)

    x86_64架构的操作系统为例,获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker.sh 如果docker images命令

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  • ModelArts

    使用PyCharm提交训练作业 操作指导 12:29 使用PyCharm提交训练作业 为什么需要云上AI开发 视频介绍 06:30 为什么需要云上AI开发 云上AI开发-调试代码 操作指导 23:43 云上AI开发-Notebook调试代码 云上AI开发-运行训练作业 操作指导 16:08

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  • 工作流介绍

    详细指导 准备数据 在使用热轧钢板表面缺陷检测工作流开发应用之前,您需要提前准备用于模型训练数据上传至OBS中。 准备数据 选择数据 在使用热轧钢板表面缺陷检测工作流开发应用时,您需要新建或导入训练数据集,后续训练模型操作是基于您选择的训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签

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