8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 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。

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选择数据集输入位置的OBS路径。数据集输入的规范请参见准备数据章节。 除“准备数据>OBS上传文件规范”说明的文件及文件夹外，训练数据路径下不允许存任何其他文件或文件夹，否则会报错。 训练数据路径下的文件请不要随意修改。 “数据集输出位置” 选择数据集输出位置的OBS路径。 说明： “数据集输出

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选择数据集输入位置的OBS路径。数据集输入的规范请参见准备数据章节。 除“准备数据>OBS上传文件规范”说明的文件及文件夹外，训练数据路径下不允许存任何其他文件或文件夹，否则会报错。 训练数据路径下的文件请不要随意修改。 “数据集输出位置” 选择数据集输出位置的OBS路径。 说明： “数据集输出

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选择数据集输入位置的OBS路径。数据集输入的规范请参见准备数据章节。 除“准备数据>OBS上传文件规范”说明的文件及文件夹外，训练数据路径下不允许存任何其他文件或文件夹，否则会报错。 训练数据路径下的文件请不要随意修改。 “数据集输出位置” 选择数据集输出位置的OBS路径。 说明： “数据集输出

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创建模型微调流水线 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的数据集上训练模型完成，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。在深度学习中，微调用于改进预训练模型的性能。 前提条件 已订购大模型

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测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将所有数据都采集全，因

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选择数据集输入位置的OBS路径。数据集输入的规范请参见“数据准备”章节。 除“准备数据>OBS上传文件规范”说明的文件及文件夹外，训练数据路径下不允许存任何其他文件或文件夹，否则会报错。 训练数据路径下的文件请不要随意修改。 “数据集输出位置” 选择数据集输出位置的OBS路径。 说明： “数据集输

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断出不合规的语音内容。 场景优势： 实时性：可以实时监测和分析直播间中的语音内容，保障直播间的秩序和安全。 支持特殊声音识别：支持特殊声音识别模型，如娇喘、呻吟、敏感声纹等。 社交语音消息 在社交语音消息平台上实时对用户发送的语音消息进行审核，及时判断出包含不良内容的语音消息，帮

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。

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当训练数据量很大时，深度学习模型的训练将会非常耗时。深度学习训练加速一直是学术界和工业界所关注的重要问题。 分布式训练加速需要从软硬件两方面协同来考虑，仅单一的调优手段无法达到期望的加速效果。所以分布式加速的调优是一个系统工程，需要从硬件角度（芯片、硬件设计）考虑分布式训练架构，如系统的整体计

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进行数据生成。 image_channel 3 生成图像的通道数。 image_height 256 图像相关参数：生成图像的高，大小需要是2的次方。 image_width 256 图像相关参数：生成图像的宽，大小需要是2的次方 batch_size 1 训练相关参数：批量训练样本个数。

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数据扩增主要用于训练数据集不足或需要仿真的场景，能通过对已标注的数据集做变换操作来增加训练图片的数量，同时会生成相应的标签。在深度学习领域，增强有重要的意义，能提升模型的泛化能力，增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据，扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。 ModelArts提供以下数据扩增算子：

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像片的方位元素 像片的方位元素是确定摄影瞬间摄影物镜（摄影中心）与像片在地面设定的空间坐标系中的位置与姿态的参数，即确定这三者之间相关位置的参数。 像片的内方位元素 像片的内方位元素是表示摄影中心与像片之间相互位置的参数：f、x0、y0。 像片的外方位元素 像片的外方位元素是表示摄

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像片的内方位元素是表示摄影中心与像片之间相互位置的参数：f、x0、y0。 像片的外方位元素 像片的外方位元素是表示摄影中心和像片在地面坐标系中的位置和姿态的参数。 空间后方交会 空间后方交会是指恢复摄影时的光束，即将空间的模型纳入到大地坐标系中，通过已知的像点坐标及其对应的大地坐

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二次处理的图片。利用翻拍识别可以检测出经过二次处理的不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。 图像标签 可识别上千种通用物体以及数百种场景标签，一个图像可包含多个标签内容，语义内容非常丰富。更智能、准确的理解图像内容，让智能相册管理、照片检索和分类、基于场景内容或者物体的广告推荐等功能更加准确。

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Boxes 横坐标：目标框的面积占比，即目标框的面积占整个图片面积的比例，越大表示物体在图片中的占比越大。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。 主要判断模型中使用的anchor的分布，如果目标框普遍较大，anchor就可以选择较大。 按边缘化程度统计框数量的分布 Marginalization

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超分图像重建 功能介绍 图像在成像过程中存在像素过少导致的视觉信息不够或者由于压缩导致的图像信息丢失的情况。针对此类场景，超分图像重建基于深度学习算法，对图像中缺失的视觉信息进行补充，使得图像视觉效果更好。使用时用户发送待处理图片，返回经过超分图像重建后的结果图片。 前提条件 在

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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。 父主题： 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

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登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“自动学习”。 在自动学习项目列表中，您可以查看到项目对应的“数据源”，单击此处链接，可直接跳转至创建项目时选择或者创建的数据集。 针对“预测分析”项目，其数据源指定的是一个OBS路径，并非数据集。其他类型的自动学习项目，其数据源为一个数据集。 图1 查看数据存储路径

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VS Code Toolkit功能介绍 操作指导 自动学习之图像分类 操作指导 04:08 自动学习之图像分类 自动学习之预测分析 操作指导 03:30 自动学习之预测分析 自动学习之物体检测 操作指导 04:35 自动学习之物体检测 VS Code连接Notebook 操作指导

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