无服务器图片生成缩略图

迁移网络质量评估 背景 进行 主机迁移 时，迁移时长与网络质量息息相关，经常出现由于网络质量不佳，引起迁移过程中的报错。因此 SMS 提供了网络质量评估功能，帮助您在数据迁移前，提前预知当前迁移的网络环境质量。 网络质量检测将持续4-5分钟。为了准确检测网络质量，检测时采用不限速机制（即

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域， DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域，DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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在搜索栏内输入标题或编号，可以查找对应的需求或缺陷。 风险评估 用户可以在风险评估界面中，配置“质量属性评估”和“风险分析”信息，也可以自定义模块输入相关报告信息。 质量属性评估 在顶部选择测试类型，单击文本框区域，输入评估信息，单击“保存”完成创建。 风险分析 用户可以根据测试进展评估风险，单击文本框区域，输入风险分析的信息，单击“保存”完成创建。

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值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片

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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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查看与评估CodeArts TestPlan测试质量 查看CodeArts TestPlan测试质量看板 评估CodeArts TestPlan测试质量

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具等，基于华为质量成熟度评估体系，对企业的质量成熟度现状进行评估和诊断。 研发质量管理策划：基于研发质量成熟度评估的结果，分析当前企业的质量状况，进而进行有针对性的进行研发质量管理策划。 研发质量管理度量：结合企业的质量情况，制定质量度量指标体系，对企业的研发质量从多个纬度和视角

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页面上传图片，如图3所示。 上传图片至piccomp桶后OBS会自动生成事件触发工作流运行，将图片压缩。 触发器执行存在一定的延时，大概5分钟生效。 图3 上传文件 查看图片压缩效果 压缩后的图片存放在piccomp-output桶的output文件夹中。如图4所示，图片大小均有变小，实现了对图片的压缩。

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各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架： DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具，但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架，主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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支持jsonl、csv，详见文本类数据集格式要求。 图片类 图片 支持图片、tar，详见图片类数据集格式要求。 图片+Caption 图片支持tar，Caption支持jsonl，详见图片类数据集格式要求。 图片+QA对 图片支持tar，QA对支持jsonl，详见图片类数据集格式要求。 视频类 视频

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评估图片类数据集 创建图片类数据集评估标准 创建图片类数据集评估任务 获取图片类数据集评估报告 父主题： 评估数据集

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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传模板图片”、“定义预处理”、“框选参照字段”、“框选识别区”步骤，单击“下一步”，进入“评估”页面。 本地上传图片 图2 评估模板 在“应用开发>评估”页面，默认进入“本地上传”页签。 单击“上传图片”，或者拖拽测试图片至虚线框内上传图片区域，上传本地的图片作为测试图片。 测试图片上传成功后，右侧会显示识别结果。

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0”，单击评估标准名称，可以查看具体的评估项。 图2 预置图片类数据集评估标准 在“评估标准”页面单击右上角“创建评估标准”，选择预置标准作为参考项，并填写“评估标准名称”和“描述”。 单击“下一步”，编辑评估项。 用户可以基于实际需求删减评估项，或创建自定义评估项。创建自定义评估项时，需要将评估类别、评估

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模型训练和优化提供高质量的视频数据支持。 图片数据质量标准 V1.0：ModelArts Studio大模型开发平台针对图片数据集预设的一套评估标准，涵盖了图像清晰度、分辨率、标签准确性、图像一致性等多个质量维度。该标准帮助用户系统地评估和优化图片数据的质量，确保数据符合模型训练

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图片质量类报错处理办法 问题现象 调用 文字识别 API时，产生以下图片质量类报错。 错误码AIS.0102：图片格式不支持。 错误码AIS.0103：图片尺寸不满足要求。 错误码AIS.0104：非支持的图片类型或图片质量差。 解决方法 请参考产品介绍 > 约束与限制章节检查图片的格式、像素是否符合规范。

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估 > 评估任务”。 单击操作列“报告”可以查看详细的质量评估报告。 图2 查看数据集评估报告 在“查看评估报告”页面，可以查看评估概览、通过率、评估类别分布等信息。 如果数据集未完成全部评估，可以单击右上角“继续评估”，评估剩余的数据。 图3 查看评估报告详情 父主题：

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创建图片类数据集评估任务 创建图片类数据集评估任务前，请先完成创建图片类数据集评估标准。 创建图片类数据集评估任务步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据评估 > 评估任务”，单击界面右上角“创建评估任务”。

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