AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习数据标注训练 更多内容
  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    径,用来存储训练模型等相关文件。 训练规格:根据您的实际需要选择对应的训练规格。 参数填写完成,单击“创建项目”。 步骤6: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

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  • 超过最大递归深度导致训练作业失败

    超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。 处理方法

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  • 数据标注

    数据标注 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。用于训练的图片,至少有2种以上的分类,每种分类的图片数

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  • 数据标注

    数据标注 文本分类项目创建完成后,将自动跳转至“自动学习 > 数据标注”页面,界面默认“已标注”页签。当选择的数据集已存在标注好的数据时,将自动展示已标注数据。您也可以单击“未标注”页签,切换至“未标注”页面,展示数据集的输入目录中的未标注数据。 文本分类的数据标注 在“标注对象

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  • 数据标注

    数据标注 由于模型训练过程需要大量有标签的数据,因此在模型训练之前需对没有标签的数据添加标签。您可以通过创建单人标注作业或团队标注作业对数据进行手工标注,或对任务启动智能标注添加标签,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。 人工标注:用户创建单人标注作业,对数据进行手工标注。

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  • ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别

    ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 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

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  • 自动学习简介

    支持中文。 旧版自动学习仅支持使用旧版数据集功能,不支持使用新版数据集功能。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码,您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型部署上线。您最多只能创建100个自动学习项目。具体流程请参见图1。

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    径,用来存储训练模型等相关文件。 训练规格:根据您的实际需要选择对应的训练规格。 参数填写完成,单击“创建项目”。 步骤6: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

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  • 自动学习训练作业失败

    低于10%)。训练数据的csv文件不能包含表头,否则会导致训练失败。当前由于特征筛选算法限制,标签列建议放在数据集最后一列,否则可能导致训练失败。 由于ModelArts会自动对数据进行一些过滤,过滤后再启动训练作业。当预处理后的数据不满足训练要求时,也会导致训练作业运行失败。 对于数据集中列的过滤策略如下所示:

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  • 自动学习为什么训练失败?

    如果OBS路径符合要求,请您按照服务具体情况执行3。 自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片,如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确,目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据,只能选择一列。

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  • 创建项目

    图1 进入自动学习 在您需要的自动学习项目列表中,单击“创建项目”,进入创建自动学习项目界面。 图2 自动学习列表 在创建自动学习项目页面,计费模式默认“按需计费”,参考表1填写相应参数。 表1 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和中划线,长度不能超过32位且不能为空。

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  • 将旧版项目升级到新版

    将旧版项目升级到新版 自动学习功能升级为新版,如果您的项目是在旧版中创建,需升级后再使用。未升级的自动学习项目,无法进行数据标注训练以及部署等操作。 “预测分析”类型的项目,可以不执行升级,直接使用新版自动学习。 升级到新版 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“自动学习”,进入“自动学习”项目列表页面。

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  • 数据标注

    MRS 中的已标注数据进行数据处理,最后通过“数据集”发布数据集。订阅数据集中的数据,在“模型训练服务”中进行模型训练,如图4所示。 图4 标注后的数据处理流程图 父主题: 时序数据标注

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  • 数据标注

    数据标注 项目创建完成后,将会自动跳转至新版自动学习页面,并开始运行,当数据标注节点的状态变为“等待操作”时,需要手动进行确认数据集中的数据标注情况,也可以对数据集中的数据进行标签的修改,数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 双击“数据标注”节点,单击实例详情按钮,打开数据标注页面。

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  • 数据标注

    数据标注 项目创建完成后,将会自动跳转至新版自动学习页面,并开始运行,当数据标注节点的状态变为“等待操作”时,需要手动进行确认数据集中的数据标注情况,也可以对数据集中的数据进行标签的修改,数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 音频标注 在新版自动学习页面单击“实例详情”按钮

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  • 数据标注

    ”保存标注信息。页面将进入数据标注页面,可以在“已标注”页签下查看已完成标注的图片,或者通过右侧的标签信息,了解当前已完成的标签名称和标签数量。 同步或添加图片 在“自动学习”页面,单击项目名称,进入“自动学习 > 数据标注”页面。项目创建时,数据标注的图片来源有两种,通过本地添加图片和同步OBS中的图片数据。

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  • 数据标注

    数据标注 物体检测图片标注,一张图片是否可以添加多个标签? 在物体检测作业中上传已标注图片后,为什么部分图片显示未标注? 父主题: 自动学习

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  • 创建项目

    图1 进入自动学习 在您需要的自动学习项目列表中,单击“创建项目”,进入创建自动学习项目界面。 图2 自动学习列表 在创建自动学习项目页面,计费模式默认“按需计费”,参考表1填写相应参数。 表1 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和中划线,长度不能超过32位且不能为空。

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  • 创建项目

    图1 进入自动学习 在您需要的自动学习项目列表中,单击“创建项目”,进入创建自动学习项目界面。 图2 自动学习列表 在创建自动学习项目页面,计费模式默认“按需计费”,参考表1填写相应参数。 表1 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和中划线,长度不能超过32位且不能为空。

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  • 部署上线

    部署上线 部署上线操作即将模型部署为在线服务,并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后,可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“模型训练”页签中,待训练状态变为“运行成功”,单击版本管理区域中的“部署”。 图1 部署操作 在弹出的“部署

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  • 创建项目

    图1 进入自动学习 在您需要的自动学习项目列表中,单击“创建项目”,进入创建自动学习项目界面。 图2 自动学习列表 在创建自动学习项目页面,计费模式默认“按需计费”,参考表1填写相应参数。 表1 参数说明 参数 说明 “名称” 项目的名称。 名称只能包含数字、字母、下划线和中划线,长度不能超过32位且不能为空。

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