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创建并完成图像分类的智能标注任务 本节通过调用一系列API,以创建并完成智能标注任务为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建智能标注任务的流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用启动智能任务接口给图像分类的数据集创建一个智能标注任务
“智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注,降低人工标注量,帮助用户找到难例。
duration Long 实例运行时长,以创建时间为起点计算,即“创建时间+duration > 当前时刻”时,系统会自动停止实例。 enable Boolean 是否启用自动停止功能。 type String 自动停止类别。 timing:自动停止。 idle:空闲停止。
sudo apt-get update sudo apt-get install nfs-common 获取SFS Turbo的挂载命令。 进入弹性文件服务SFS管理控制台。 选择“SFS Turbo”进入文件系统列表,单击文件系统名称,进入详情页面。
停止智能任务 功能介绍 停止智能任务,支持停止“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定路径参数“task_id”来停止某个具体任务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能
“智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注,降低人工标注量,帮助用户找到难例。
当前智能标注为免费使用阶段,当系统的标注任务过多时,因免费资源有限,导致任务失败,请您重新创建智能标注任务或建议您避开高峰期使用。 智能标注时间过长,如何处理?
API方式 如果您需要将ModelArts Standard集成到第三方系统,用于二次开发,请使用API方式访问ModelArts,具体操作和API详细描述,请参见《API参考》。
@modelarts:feature Object 物体检测标签专用内置属性:形状特征,类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0],每个坐标点的表示方法为[x, y],x表示横坐标,y表示纵坐标(x和y均>=0)。
专属资源池关联SFS Turbo显示异常 问题现象 专属资源池关联SFS Turbo时显示异常,关联失败。 图1 关联异常 图2 报错提示 原因分析 ModelArts缺少SFS Turbo委托权限导致关联失败。
@modelarts:feature Object 物体检测标签专用内置属性:形状特征,类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0],每个坐标点的表示方法为[x, y],x表示横坐标,y表示纵坐标(x和y均>=0)。
系统会在训练作业启动前,自动将存储位置中的文件目录挂载到训练容器中指定路径。 图2 设置训练“SFS Turbo” 当前训练作业支持挂载多个弹性文件服务SFS Turbo,相同的文件系统只能挂载一次 ,且只能对应一个挂载路径,挂载路径均不可重复。
SFS Turbo提供按需扩展的高性能文件存储,还具备高可靠和高可用的特点,支持根据业务需要弹性扩容,且性能随容量增加而提升,可广泛应用于多种业务场景。 在SFS服务控制台上创建文件系统,具体步骤请参考创建SFS Turbo文件系统。
@modelarts:feature Object 物体检测标签专用内置属性:形状特征,类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0],每个坐标点的表示方法为[x, y],x表示横坐标,y表示纵坐标(x和y均>=0)。
TPE算法优化的超参数必须是分类特征(categorical features)吗 对于优化的超参数类型,TPE算法本身是没有限制的,但出于面对普通用户节省资源的目的,ModelArts在前端限制了TPE的超参数必须是float,如果想离散型和连续型参数混用的话,可以调用rest接口
给子账号配置文件夹级的SFS Turbo访问权限 场景描述 本文介绍如何配置文件夹级的SFS Turbo访问权限,实现在ModelArts中访问挂载的SFS Turbo时,只允许子账号访问特定的SFS Turbo文件夹内容。
通过智能标注方式标注数据 创建智能标注作业 确认智能标注作业的数据难例 使用自动分组智能标注作业 父主题: 标注ModelArts数据集中的数据
子用户使用专属资源池创建训练作业无法选择已有的SFS Turbo 由于权限不足,导致子用户无法看到已有的SFS Turbo,请为子用户所在用户组添加SFS FullAccess 、SFS Turbo FullAccess权限。 父主题: 功能咨询
首先,针对智能标注和采集筛选任务,难例的发现操作是系统自动执行的,无需人工介入,仅需针对标注后的数据进行确认和修改即可,提升数据管理和标注效率。其次,您可以基于难例的情况,补充类似数据,提升数据集的丰富性,进一步提升模型训练的精度。 在数据集管理中,对难例的管理有如下场景。
使用自动分组智能标注作业 为了提升智能标注算法精度,可以均衡标注多个类别,有助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法,您可以针对您选中的数据,执行自动分组,提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理,先使用聚类算法对未标注图片进行聚类,再根据聚类结果进行处理