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。

 
 

    深度学习预测物体体积 更多内容
  • 时序预测

    ”。 预测长度:预测的样本数量,默认值“1”。例如当前数据是按小时采集的3000条样本数据,如果想通过模型预测未来1天的样本数据,因为按小时采集,所以为24条数据,那么“预测长度”需要配置为“24”。 预测粒度:保持默认值。 预测类型:取值说明如下所示。本次请选择“时空预测”。

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  • 服务预测

    服务预测 服务预测失败 服务预测失败,报错APIG.XXXX 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4503 在线服务预测报错MR.0105 Method Not Allowed 请求超时返回Timeout

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  • 实时预测

    实时预测 实时预测通过在计算节点部署在线预测服务的方式,允许用户利用POST请求,在毫秒级时延内获取单个样本的预测结果。 创建实时预测作业 执行实时预测作业 删除实时预测作业 父主题: 联邦预测作业

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  • CPI预测

    CPI预测 CPI预测基于蛋白质的一级序列和化合物的2D结构进行靶点匹配,精确的预测化合物-蛋白相互作用。 单击“CPI预测”功能卡片,进入配置页面。 配置靶点文件。 支持3种输入方式,分别是输入氨基酸序列、选择文件、输入PDB ID 输入FASTA格式氨基酸序列,输入框最多支持

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  • 查询单个智能标注样本的信息

    19:基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20:基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21:基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22:基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23:基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24:基于tra

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  • 查询样本列表

    19:基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20:基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21:基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22:基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23:基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24:基于tra

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  • 批量添加样本

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  • 预置物体检测模式

    理结果以“JSON”格式返回。示例如下: 页面预测 在服务详情的“预测”页签,上传需要检测的图片,单击“预测”即可获取检测结果。 Postman调REST接口预测 部署上线成功后,您可以从服务详情页的调用指南中获取预测接口地址,预测步骤如下: 选择“Headers”设置请求头部,

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  • 查询单个样本信息

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  • 更新团队标注验收任务状态

    19:基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20:基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21:基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22:基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23:基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24:基于tra

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  • 预测接口

    预测接口 功能介绍 线上预测接口。 URI POST 服务部署成功后返回的预测地址。 请求消息 请求参数请参见表1 请求参数说明。 表1 请求参数说明 参数名称 是否必选 参数类型 说明 rec_num 否 Integer 请求返回数量,默认返回50条。 user_id 是 String

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  • 批量预测

    批量预测 批量预测通过在计算节点后台发起离线预测任务的方式,在任务完成后可以获得指定数据集中所有样本的预测结果。 创建批量预测作业 编辑批量预测作业 执行批量预测作业 删除批量预测作业 父主题: 联邦预测作业

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  • 预测机制

    预测机制 预测的准确性 预测主要是基于用户在华为云上的历史成本和历史用量情况,对未来的成本和用量进行预测。您可以使用预测功能来估计未来时间内可能消耗的成本和用量,并根据预测数据设置预算提醒,以达到基于预测成本进行预算监控的目的。由于预测是一种估计值,因此可能与您在每个账期内的实际数据存在差异。

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  • 创建项目

    ModelArts自动学习,包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“自动学习”,单击“返回旧版”进入旧版“自动学习”页面。 图1

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  • 查询智能标注的样本列表

    19:基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20:基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21:基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22:基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23:基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24:基于tra

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  • 查询作业资源规格

    询自动学习资源规格无需此参数。 engine_id 否 Long 指定作业的引擎ID,默认为“0”。查询自动学习资源规格无需此参数。 project_type 否 Integer 项目类型。默认为“0”。 0:非自动学习项目。 1:自动学习,图像分类。 2:自动学习物体检测。 3:自动学习,预测分析。

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  • 创建项目

    ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“自动学习”,进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列表中,

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  • 分页查询团队标注任务下的样本列表

    19:基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20:基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21:基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22:基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23:基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24:基于tra

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  • 创建项目

    ModelArts自动学习,包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“自动学习”,单击“返回旧版”进入旧版“自动学习”页面。 图1

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  • 部署上线

    入服务预测界面,在“预测”页签单击“上传”,选择本地图片进行测试。 单击“预测”进行测试,预测完成后,右侧“预测结果”区域输出结果。如模型准确率不满足预期,可在“数据标注”页签中添加图片并进行标注,重新进行模型训练及部署上线。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满

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  • 查询团队标注的样本信息

    19:基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20:基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21:基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22:基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23:基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24:基于tra

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