等待数字人模型训练完成后，任务状态变更为“算法训练完成”，如图6所示。 图6 数字人定制任务 如果训练生成的数字人形象满足需求，单击右下方的“通过”。在弹出的“确认”对话框中，单击“确认”，数字人形象生成完成。

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量。 上述操作全部完成后，第一个场景的视频内容已制作完成。 如果还需要制作更多场景，可单击“场景”区域的“+”图标，新增场景。制作过程参考第一个场景即可。 所有场景均设置完成后，单击界面右上角的“合成视频”，弹出“合成设置”对话框。 参数设置说明如下所示： 分辨率：根据实际情况，选择视频的分辨率。

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第三方用户ID（可选） 无需填写。 单击“提交制作”。 弹出“资源消耗提示”对话框。提示用户目前声音制作服务剩余数量，本次将消耗1个资源。 如果用户确认无误，单击“确认提交”。 声音制作任务提交成功后，界面提示“制作任务提交成功”，如图2所示。 声音制作任务提交成功后，需要等待1天左右的时间审核。任务审核通过后，启动声音制作。

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”。 如果需要添加到其他组，请根据实际情况选择。 在“Administrator属性”对话框中，单击“添加”，把用户添加到组中。 单击“确定”，关闭“Administrator属性”对话框。 生成镜像 单击“下一步：生成镜像”，进入一键生成镜像的配置页面。 自定义镜像 名称，并填写该镜像描述信息。

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制作镜像 功能介绍 本接口用于制作私有镜像，支持： 使用 云服务器 制作私有镜像（系统盘镜像/数据盘镜像）。 使用上传至OBS桶中的外部镜像文件制作系统盘镜像。 使用数据盘制作系统盘镜像。 作为异步接口，调用成功，只是说明云平台收到了制作请求，镜像是否制作成功需要通过异步任务查询接口

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形象制作 拍摄真人视频 创建分身数字人定制任务 查看数字人定制任务

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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OBS桶中的文件未加密 检查图片是否符合要求 目前自动学习不支持四通道格式的图片。请检查您的数据，排除或删除四通道格式的图片。 检查标注框是否符合要求（物体检测） 目前物体检测仅支持矩形标注框。请确保所有图片的标注框为矩形框。 如果使用非矩形框，可能存在以下报错： Error bandbox

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识别）。 confidence：可选字段，标注目标的置信度，取值范围0-1之间。 bndbox：必选字段，标注框的类型，标注信息请参见 表2 。 表2 标注框类型描述 type 形状 标注信息 bndbox 矩形框 左上和右下两个点坐标。 <xmin>100<xmin> <ymin>100<ymin>

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中选择一个同类型的数据集，用于创建自动学习项目。“数据集名称”的下拉框中，仅展示同类型的数据集供选择。 “数据集名称” 当选择“新建数据集”时，此参数右侧为文本框，需根据规则填写新创建的数据集名称；当选择“已有数据集”时，此参数右侧为下拉框，展示当前账号下可用的同类型数据集列表。

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11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 13：图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 14：图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 15：图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择自动学习，进入自动学习总览页面。 在自动学习列表上方的搜索框中，根据您需要的属性类型，例如

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中选择一个同类型的数据集，用于创建自动学习项目。“数据集名称”的下拉框中，仅展示同类型的数据集供选择。 “数据集名称” 当选择“新建数据集”时，此参数右侧为文本框，需根据规则填写新创建的数据集名称；当选择“已有数据集”时，此参数右侧为下拉框，展示当前账号下可用的同类型数据集列表。

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中选择一个同类型的数据集，用于创建自动学习项目。“数据集名称”的下拉框中，仅展示同类型的数据集供选择。 “数据集名称” 当选择“新建数据集”时，此参数右侧为文本框，需根据规则填写新创建的数据集名称；当选择“已有数据集”时，此参数右侧为下拉框，展示当前账号下可用的同类型数据集列表。

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在开始训练之前，需要设置训练参数，然后再开始模型的自动训练。 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“开始训练”，然后在弹出的“训练设置”对话框中，参考表1填写相关参数，然后单击“确定”，开始进行模型训练。 表1

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数据查看、单点数据标注、连续时间戳数据标注、保存标注结果等功能。 数据标注对于KPI异常检测非常重要，可以有效提升监督学习训练过程中KPI异常检测的准确率，在无监督学习中对模型做验证评估。 监督学习：使用标注工具对原始数据进行标注，并将标注数据用于训练。用户基于训练结果确认并更新

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识别）。 confidence：可选字段，标注目标的置信度，取值范围0-1之间。 bndbox：必选字段，标注框的类型，标注信息请参见 表2 。 表2 标注框类型描述 type 形状 标注信息 bndbox 矩形框 左上和右下两个点坐标。 <xmin>100<xmin> <ymin>100<ymin>

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全，因此，在数据标注阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源，反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。

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为提升训练效果，建议在增量训练时，选择质量较高的数据，提升数据标注的质量。 增量训练的操作步骤 登录ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏的自动学习。 在自动学习项目管理页面，单击对应的项目名称，进入此项目的自动学习详情页。 在数据标注页面，单击未标注页签，在此页面中，您可以单击添加图片，或者增删标签。

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参考部署上线，将训练所得的模型部署为在线服务。 在“部署”弹出框中，您可以选择“自动学习免费规格（CPU）”或“自动学习免费规格（GPU）”规格，两个规格均为免费规格。计算节点个数只能设置为1。勾选“我已阅读并同意以上内容”，然后单击“确定”启动部署上线任务。 当部署上线任务状态变为“运行中”时，表

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