“32”，使得训练作业可以快速运行。 图8 修改batch_size AI开发过程中的数据集开发及模型开发是和硬件规格无关的，而且这一部分的开发耗时是最长的，因此可以先在本地PC的CPU环境进行数据集和模型开发调试。 本例中，因为样例代码已经支持在CPU上进行训练，因此用户能够在

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为“7”。 表6 property参数说明 参数名 数据类型 说明 @modelarts:start_index Integer 文本的起始位置，值从0开始，包括start_index所指的字符。 @modelarts:end_index Integer 文本的结束位置，但不包括end_index所指的字符。

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导出ModelArts数据集中的数据到OBS 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，当需要将数据集中的数据存储至OBS用于后续导出使用时，可通过此种方式导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测

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的“任务历史”对话框中，可以查看该数据集之前的导出任务历史。 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数据集中的数据到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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地完成标注任务，在对未标注数据进行智能标注的任务中，ModelArts嵌入了自动难例发现功能。该功能会对剩余未标注图片的标注优先级给出建议。因为标注优先级高的图片的智能标注结果未达到预期，所以称之为难例。 ModelArts平台提供的自动难例发现功能，在智能标注以及数据采集筛选过

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别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。 ModelArts Standard开发环境案例 表2 Notebook样例列表 样例 镜像

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导出ModelArts数据集中的数据为新数据集 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。本章主要介绍将ModelArts数据集中的数据为新数据集的方式，新导出的数据集可直接在ModelArts控制台数据集列表中显示。

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whl -noverify > ./test 出现如下信息则表示校验通过。 Verification successful 步骤二：准备数据 准备算法 此处以订阅算法举例，您也可以自己准备算法。 从AI Gallery订阅一个图像分类的算法进入AI Gallery>资产集市>算法，搜索自动学习算法-图像分类。

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型训练、创建AI应用、AI应用部署都可以在ModelArts上完成。从技术上看，ModelArts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。同时，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。

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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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页，完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。 AI应用来源：默认为生成的AI应用。 选择AI应用及版本：自动匹配当前使用的AI应用版本，支持选择版本。 资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界

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使用ModelArts VS Code插件调试训练ResNet50图像分类模型 应用场景 Notebook等线上开发工具工程化开发体验不如IDE，但是本地开发 服务器 等资源有限，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本

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将当前数据集的样本导出到指定的OBS路径下。仅支持图像分类、物体检测、图像分割和自由格式数据集。 dataset.export_data(path) 示例代码 导出数据集到OBS目录 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import

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标签类型，102表示关系类型标签 property = dict() # 关系类型标签需要在标签属性中指定起始实体标签和终止实体标签 property['@modelarts:from_type'] = "疾病" # 起始实体标签 property['@modelarts:to_type']

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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AI应用的低门槛、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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新导入的表格数据的schema和数据集一致。 视频标注 不支持 支持 - 示例代码 示例一：物体检测数据集目录导入 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset session = Session() dataset

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云协同AI解决方案。 适用于边缘部署场景。 ModelArts Edge是白名单功能，如果有试用需求，请提工单申请。 AI Gallery AI Gallery百模千态社区，为用户提供优质的昇腾云AI模型开发体验和丰富的社区资源。 适用于AI开发探索。 ModelArts用户指南（AI

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果符合平台定义的标准标注格式，系统将进行难例筛选，该步骤不影响预标注结果。 选择模型及版本 “我的AI应用”。您可以根据实际需求选择您的模型。您需要在目标AI应用的左侧单击下拉三角标，选择合适的版本。您的模型导入参见创建AI应用。 “我的订阅”。您可以根据实际需求选择AI Gal

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创建自动学习项目有个数限制吗？ ModelArts自动学习，包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您最多只能创建100个自动学习项目。 父主题： 创建项目

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创建ModelArts委托 功能介绍 创建包含OBS、SWR、IEF等依赖服务的ModelArts委托。 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 /

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ModelArts Train 功能 通过编排ModelArts Train算子，实现在 DataArts Studio 中调度ModelArts工作流。 前提条件 已在ModelArts平台中完成工作空间的创建，具体请参考创建工作空间。 已在ModelArts平台中完成工作流的创建，具体请参考创建工作流。

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