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”。 在“标注作业详情页”，选择“待确认”页签，查看并确认难例。 只有当智能标注任务完成后，待确认页签才会显示标注数据。否则，此页签内容为空。智能标注操作请参见创建智能标注作业。 针对“物体检测”标注作业

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│ IMG_20180919_114945.jpg 如果导入位置为OBS，用户需具备此OBS路径的读取权限。 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。 针对已标注数据，通用图像分类工作流仅支持一张图片识别单个标签，支持如下两种数据格式。 相同标签的图片放在一

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创建算法 训练模型 创建生产训练作业 创建调试训练作业 查看训练作业日志 分布式训练 创建AI应用 简介 管理AI应用 部署AI应用 部署为在线服务 部署为批量服务 规范示例 使用 自定义镜像 模型包规范 自定义脚本代码示例 09 API 通过ModelArts开放的API和调用示例，您可

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）。 图1 设置场景类别和数据处理类型 设置输入与输出。需根据实际数据情况选择“数据集”或“OBS目录”。设置为“数据集”时，需填写“数据集名称”和“数据集版本”；设置为“OBS目录”时，需填写正确的OBS路径。 图2 输入输出设置-数据集 图3 输入输出设置-OBS目录 确认参

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例如，在英文中，有些组合单词会根据语义拆分，如overweight会被设计为2个token：“over”、“weight”。在中文中，有些汉字会根据语义被整合，如“等于”、“王者荣耀”。 在盘古大模型中，以N1系列模型为例，盘古1token≈0.75个英文单词，1token≈1.5汉字。不同模型的具体情况详见表1。

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Standard数据管理 ModelArts Standard数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型，涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景，适用于计算机视觉、 自然语言处理 、音视频分析等AI项目场景。 ModelArts Stand

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核 32GB、计算节点个数为1个（单价：3.40 元/小时）；服务部署时选择资源池规格为CPU: 8 核 32GB、计算节点个数为1个（单价：3.50 元/小时）。按照计算资源费用、存储费用结算，那么运行这个自动学习作业的费用计算过程如下： 计算资源费用 = 规格单价 * 计算节点个数

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相似度阈值。两张图片相似程度超过阈值时，判定为相似图片，反之按非相似图片处理。输入取值范围为0~1。 embedding_distance 否 0.2 样本特征间距。两张图片样本特征间距小于设定值，判定为相似图片，反之按非相似图片处理。输入取值范围为0~1。 do_validation 否 True 是否进行

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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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新数据集在完成标注后输出的路径。“输出路径”不能与“保存路径”为同一路径，且“输出路径”不能是“保存路径”的子目录。 图1 导出新数据集 数据导出成功后，您可以前往您设置的保存路径，查看到存储的数据。当导出方式选择为新数据集时，在导出成功后，您可以前往“数据集”列表中，查看到新的数据集。

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空或字符串。 空：每个节点各自分配一个特有的初始化标签；适用于事先没有任何节点标注信息的情况。 字符串：将节点的对应的属性字段取值作为初始化标签（类型为string，对于未知标签的点，初始化标签字段赋空）；适用于已标注部分节点标签，预测未知节点标签的情况。 说明： 当initial取值非空时

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件产教融合云平台，为工业软件人才培养提供支撑。 主要内容 工业软件产教融合平台定位于工业软件的人才培养平台，平台基于华为云部署，具备灵活部署、弹性扩容等特性，旨在汇聚国内优秀工业软件课程、产品，为培养百万级工业软件人才提供学习底座。 基于工业软件产教融合云平台为高校用户提供教育版

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如果未创建，请参见创建访问密钥（AK和SK） 图2 成功登录提示 步骤2：使用PyCharm进行本地开发调试 下载代码至本地。 本案例中，以图像分类模型resnet50模型为例，路径为“./models/official/cv/resnet/” # 在本地电脑Terminal下载代码至本地 git clone

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Notebook创建后，“状态”为“运行中”。单击“操作”列的“打开”，进入JupyterLab，然后参考下图打开Terminal。 图1 打开Terminal 下载项目代码。 在Terminal执行如下命令下载项目代码。本例中，以图像分类模型resnet50模型为例。下载后的文件如图2所示，代码所在路径为“

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针对已标注完成的训练数据，开始训练模型，您可以查看训练的模型准确率和误差变化。 前提条件 已在“ 工业智能体 控制台>工业AI开发>工业AI开发工作流”选择“通用图像分类工作流”新建应用，并已执行完“数据选择”步骤，详情请见选择数据。 训练模型 在“模型训练”页面，单击“开始训练”。 模型训练一般需要运行

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的桶属性以第一次请求为准。 取值范围： 长度为3～63个字符。 默认取值： 无 Key string 必选 参数解释： 对象名。对象名是对象在存储桶中的唯一标识。对象名是对象在桶中的完整路径，路径中不包含桶名。 例如，您对象的访问地址为examplebucket.obs.cn-north-4

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物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练？ 图片格式支持JPG、JPEG、PNG、BMP。 父主题： 准备数据

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功能咨询 什么是自动学习？ ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 什么是图像分类和物体检测？ 自动学习和订阅算法有什么区别？ 父主题： Standard自动学习

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数据标注中，难例集如何定义？什么情况下会被识别为难例？ 难例是指难以识别的样本，目前只有图像分类和检测支持难例。 父主题： Standard数据管理

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Standard进行云上调试和训练。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 使用ModelArts VS Code插件调试训练ResNet50图像分类模型 本案例以Ascend Model Zoo为例，介绍如何通过VS Code插件及ModelArts Standard的Notebook进行云端数据调试及模型开发。

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ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套件。用户可根据预置工作流生成指定场景模型，无需深究底层模型开发细节。ModelArts

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