AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    自动学习 更多内容
  • 数据标注

    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 图片标注 在新版自动学习页面单击“实例详情”按钮,前往数据

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  • 预测分析

    预测分析 准备数据 创建项目 选择标签列 模型训练 部署上线 父主题: 自动学习(旧版)

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  • 入门实践

    ModelArts完成AI开发。 表1 常用最佳实践 实践 描述 适用人群 自动学习 口罩检测(使用新版自动学习实现物体检测应用) 该案例是使用华为云一站式 AI开发平台 ModelArts的新版“自动学习”功能,基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基

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  • 准备数据

    准备数据 数据集版本发布失败 数据集版本不合格 父主题: 自动学习

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  • 模型发布

    模型发布 模型发布任务提交失败 模型发布失败 父主题: 自动学习

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  • 物体检测

    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(新版)

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  • 声音分类

    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(新版)

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  • 图像分类

    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(旧版)

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  • 模型训练

    模型训练 自动学习物体检测项目,在图片标注完成后,通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在“自动学习”页面,单击创建成功的项目名称,进入“数据标注”页面,完成数据标注。 图1 完成数据标注 在“数据标注”页面,单击右上角的“开始训练”,然后在弹出的“训练设置”对话框中配置相

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  • 文本分类

    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

    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

    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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  • 声音分类

    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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  • 修订记录

    增加训练模块故障排查。 训练作业进程异常退出 训练作业进程被kill 2020-12-10 增加自动学习故障排除指导。 数据集版本发布失败 数据集版本不合格 自动学习训练作业创建失败 自动学习训练作业失败 模型发布任务提交失败 模型发布失败 部署上线任务提交失败 部署上线失败 2019-11-25

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  • 图像分类

    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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  • 免费体验

    免费体验 概述 免费体验Workflow 免费体验自动学习 免费体验CodeLab 免费体验AI全流程开发 父主题: 开通ModelArts资源

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  • 数据集版本不合格

    数据集版本不合格 出现此问题时,表示数据集版本发布成功,但是不满足自动学习训练作业要求,因此出现数据集版本不合格的错误提示。 标注信息不满足训练要求 针对不同类型的自动学习项目,训练作业对数据集的要求如下。 图像分类:用于训练的图片,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的图片数不少于5张。

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  • 基础知识

    基础知识 AI开发基本流程介绍 AI开发基本概念 ModelArts中常用概念 数据管理 开发环境 模型训练 模型部署 自动学习

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  • 部署上线失败

    决,请获取如下信息,并联系华为云技术支持协助解决故障。 获取服务ID。 进入“部署上线>在线服务”页面,在服务列表中找到自动学习任务中部署的在线服务,自动学习部署的服务都是以“exeML-”开头的。单击服务名称进入服务详情页面,在“基本信息”区域,获取“服务ID”的值。 图1 获取服务ID

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  • 计费项

    计费项 自动学习/Workflow计费项 数据管理计费项 开发环境计费项 模型训练计费项 AI应用计费项 推理部署计费项 专属资源池计费项

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  • 模型训练

    模型训练 创建自动学习后,将会进行模型的训练,得到预测分析的模型。部署上线步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击创建成功的项目名称,查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中,待节点状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。

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