建不同类型的标注作业。 填写标注作业基本信息，标注作业的“名称”和“描述”。 根据您的需求，选择“标注场景”和“标注类型”。 图1 选择标注场景和标注类型 针对不同类型的标注作业，需填写参数不同，请参考如下类型标注作业对应的参数介绍。 图片（图像分类、物体检测、图像分割） 音频（声音分类、语音内容、语音分割）

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创建标注任务 基于数据集创建标注任务。 dataset.create_label_task(self, task_name=None, task_type=None, **kwargs) 示例代码 示例一：基于图像类型的数据集创建物体检测标注任务。 from modelarts.session

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步骤五：运行工作流 项目完成创建之后，会自动跳转到新版自动学习的运行总览页面。同时您的工作流会自动从数据标注节点开始运行。您需要做的是： 观察数据标注节点，待数据标注节点变为橙色即为“等待操作”状态。双击数据标注节点，打开数据标注节点的运行详情页面，单击“继续运行”。 在弹出的窗口中

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服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习图像分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，“在服务部署”节点，单击“实例详情”按钮，进入服务预测界面，在“

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ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列

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SampleLabel 参数 是否必选 参数类型 描述 annotated_by 否 String 视频标注途径，用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下： human：人工标注 auto：自动标注 id 否 String 标签ID。 name 否 String 标签名。 property

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标注数据 时序数据标注支持对原始文件进行标注，也支持对标注结果文件重新进行标注。标注的方式有五种： 通过单击数据点，将其标注为异常值。 通过横向选择工具批量标注连续时间戳内的数据。 通过纵向选择工具批量标注指定值域范围内的数据。 通过局部选择工具批量标注任意连续区域内的数据。 通

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标注语音 用户对语音的某一些地方做标注，执行本章节。 操作步骤 按创建标注任务章节创建音频标注任务。 在音频上方，单击，播放语音。 在语音区域，拖动鼠标选择标注内容。 在弹出框中输入标注名称，单击“确定”。 标注后的结果会展示在波形图下方。 在音频左上方，单击保存标注的内容。 （可选）在音频标注界面，支持如下操作。

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在“数据选择”页面，新建数据集后，单击操作列的“标注”，进入数据概览页，单击右上角的“开始标注”，进入“数据标注”页面。 图1 数据标注 标注文本 数据集详情页中，展示了此数据集中“未标注”和“已标注”的文本，默认显示“未标注”的文本列表。 在“未标注”页签文本列表中，页面左侧罗列“标注对象列表”。在列表中

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在“数据标注”页面，会显示自动标注的进度，如果自动标注完成，标注进度为100%。 图1 自动标注完成。 标注完成后，您可以单击“标注结果确认”中的“前往确认”，进入标注概览页。 在标注概览页单击右上方的“开始标注”，进入手动标注数据页面，针对“已标注”的数据进行核对和检查。针对标注错误的数据修改标注。

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标注流程 流程图 标注任务创建成功后，由团队中的标注员认领任务，标注任务进入标注流程。标注任务全流程如下，根据项目流程，可对除标注和交付之外的其他流程进行裁剪。 图1 标注任务全流程示意图 标注 在左侧菜单栏中单击“标注服务 > 项目管理”。 选择“标注项目”页签，单击项目名称，

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标注项目 创建项目 项目详情 父主题： 项目管理

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标注管理 标注管理 脚本管理 模板管理 父主题： 标注服务

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方的“标注配置”。 选择“标注管理”页签，单击“创建标注”按钮，在弹出的“创建标注”对话框中填写标注信息。 表1 创建标注 参数 配置说明 标注名称 填写创建的标注名称。例如，区域。 描述 对此标注的描述信息。 背景颜色 选择此标注对应的背景颜色。例如#FFFFFF。 标注信息填写完成后单击“确定”，完成标注的创建。

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议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。 标注质量对于最终的模型精度有极大的影响，标注过程中尽量不要出现误标情况。 文本分类对数据集的要求 文件格式要求为txt或者csv，文件大小不能超过8MB。 以换行符作为分隔符，每行数据代表一个标注对象。 文本分类目前只支持中文。 父主题：

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TOPS 机器学习、深度学习、训练推理、科学计算、地震分析、计算金融学、渲染、多媒体编解码。 支持开启/关闭超线程功能，详细内容请参见开启/关闭超线程。 推理加速型 Pi1 NVIDIA P4（GPU直通） 2560 5.5TFLOPS 单精度浮点计算 机器学习、深度学习、训练推理、

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等能力 数据标注：提供在线标注能力，包含图像分类、目标检测、音频分割、文本三元组等标注场景；提供图片智能标注方案，提升标注效率；提供团队标注能力，支持多人协同标注与标注任务的审核验收 数据处理：提供数据清洗、数据校验、数据增强、数据选择等分析处理能力 图1 数据标注全流程 父主题：

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Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 本实践主要讲解如何在CodeArts IDE Online中使用TensorFlow和Jupyter Notebook完成神经网络模型的训练，并利用该模型完成简单的图像分类。

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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布

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目前只有“图像分类”、“物体检测”和“图像分割”类型的数据集支持自动分组功能。 启动自动分组任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备>数据标注”，进入“数据标注”管理页面。 在标注作业列表中，选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业，单击标注作业名称进入“标注作业详情页”。

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图5 创建标注任务 标注数据 单击下拉箭头选项会显示该数据集的标注任务。 单击标注任务操作列的“标注”，进入Modelarts的数据标注页面，开始手动标注数据。 图6 数据集标注任务 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，

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