Modelarts第二课

最新推荐文章于 2025-11-24 09:27:52 发布
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#华为云

第一步将数据集加入obs桶

桶中有三个文件夹

train 是数据集的输入位置 output 是数据集的输出位置

创建项目并选择对应的文件路径

将数据进行标注，完成后点击开始训练

训练后进行部署上线

 

找一段音频上传进行测试

在AI Gallery中的资产集市中挑选文本分类数据集，下载到obs桶

创建数据集选择 文本 文本分类

选中桶内已经下好的文件作为输入位置并创建新的文件夹选中为输出位置

 点击自动学习，点击文本分类创建项目

 

选择已有数据集，选中刚创建好的数据集

点击开始训练

 训练后点击停止，之后部署上线

 之后就可以输入一段话进行测试

《深度学习》：CANN训练营_昇腾AI入门课学习笔记（第二章 TensorFlow模型迁移&训练）
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10-24 1381
CANN训练营_昇腾AI入门课学习笔记（第二章 TensorFlow模型迁移&训练）
《深度学习》：CANN训练营_昇腾AI入门课学习笔记（第一章 昇腾AI基础知识介绍）
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10-24 1390
CANN训练营_昇腾AI入门课。
用自己标注的数据集进行训练，得到训练好的模型，使用测试图片对结果进行检测展示
jjjaa_的博客
04-27 1300
大概就是这样一个流程。通过本实验，我们成功利用自己标注的数据集训练出一个针对特定任务的深度学习模型，并在测试图片上取得了效果。实验结果表明，自标注数据集在模型训练中具有重要应用价值，能够有效提升模型性能。当然，在实验过程中仍存在不足，如数据集规模和质量还有待提高，模型的优化测略还需进一步探索等等。在这里只提供大概流程、遇到的一点点问题以及实验的结果。最后的最后。
小白入门：什么是训练数据标注、如何搞标注
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07-14 1443
生活服务├── 家政服务│ ├── 清洁打扫│ ├── 家电维修│ └── 管道疏通├── 宠物服务│ ├── 宠物寄养│ ├── 宠物美容│ └── 宠物医疗└── 搬家服务├── 居民搬家└── 公司搬迁房屋租售├── 租房│ ├── 整租│ └── 合租└── 售房├── 新房└── 二手房二手交易├── 电子设备├── 家具家居└── 交通工具├── 汽车└── 电动车。
YOLOv8 图像分类任务的标注、训练和部署过程
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05-09 1245
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【玩转华为云】手把手教你用Modelarts实现猫狗数据集的智能标注
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04-24 2817
本篇推文共计2000个字，阅读时间约3分钟。华为云—华为公司倾力打造的云战略品牌，2011年成立，致力于为全球客户提供领先的公有云服务，包含弹性云服务器、云数据库、云安全等云计算服务，软...
ModelArts基本操作
suiyuan2009的专栏
05-02 2674
下载OBS文件到notebook import moxing as mox mox.file.copy_parallel('s3://obs-aifood-bj4/aifood', 's3://obs-aifood-baseline/aifood') print('Copy procedure is completed.')
ModelArts 第一课
juzidawang的博客
05-10 428
Model Arts使用
ModelArts培训第一课
m0_62236091的博客
05-10 376
准备工作 已注册华为云帐号，进行了实名认证，且在使用ModelArts前检查帐号状态，帐号不能处于欠费或冻结状态。 注册华为云帐号 进行实名认证 个人用户推荐使用人脸识别认证。 若无中国大陆身份证，仅可使用其他证件认证，并需等待三个工作日审核。 配置委托访问授权ModelArts使用过程中涉及到OBS、SWR、IEF等服务交互，首次使用ModelArts需要用户配置委托授权，允许访问这些依赖服务。 使用华为云帐号登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“全局配置”，
梅科尔工作室-华为云ModelArts第二次培训
ayaxx1314的博客
05-15 301
文章目录 前言 本文是Modelarts第二次培训的学习笔记，感谢梅科尔张杰的热情教学！ 一、声音分类 1.1老操作，导入数据集（OBS） 1.2创建声音分类项目，打标签 1.3进行预测，结果“100%非常好！”（实际上因为样本太少） 二、文本分类 2.1 在AI Gallery下载文本数据集 2.2在modelarts控制台创建数据集 这一步的目的是因为下载的文本数据集格式不适合直接创建文本分类项目（标签问题） 创建后导入下载好的数据集，注......
云小课｜ModelArts Pro 视觉套件：零代码构建视觉AI应用
华为云官方博客
07-21 1163
摘要：ModelArts Pro提供了视觉套件，旨在帮助各行业客户快速开发满足业务诉求的视觉AI应用，同时支持客户自主进行工作流编排，快速实现AI应用的开发和部署，提升视觉AI开发效率。今天就带大家看看如何零代码构建视觉AI应用~
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10-22 953
CANN训练营_昇腾AI入门课学习笔记，欢迎大家一起学习讨论。
【2023 · CANN训练营第一季】昇腾AI入门课（PyTorch）学习笔记
SparK233的博客
05-11 667
AI全栈架构• 芯片 - 芯片使能 - AI框架 - 应用使能• 芯片使能 - CANN计算加速库，芯片算子库，算子开发工具• AI框架（华为MindSpore，Pytorch，TensorFlow）• 应用使能 - ModelArts•异构计算架构CANN• 昇腾计算语言接口（AscendComputingLanguage）• 计算服务层：提供计算库• 计算编译引擎：提供图编译与TBE算子开发支持• 计算执行引擎。
【2022年第一期 CANN训练营进阶班模型课】第一次大作业和附加内容
qq_40679625的博客
04-24 557
前情提要 1. PyCharm常用操作和配置ModelArts插件使用，官方文档和介绍较为详细，这里不在叙述 2. 需要说明的是，我是用的插件版本是3.3.5，比教程中的应该是新一些，所以有些配置不同，主要是两点：（1）Image Path按照教程设置无效，导致无法启动训练作业，直接不设置就行了；（2）Data Path，即数据集存放路径，必须是本人账号的桶路径才行（也可能是因为教程中的桶区域不是北京四），所以无法按照教程设置，我下载数据集后，上传到自己的桶中，并指定路径即可。 操作 1. 直接
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华为云构建了多层次的合作伙伴体系，依据合作伙伴在技术能力、销售业绩、服务经验和行业影响力等方面的综合表现，将其划分为不同等级，常见的包括认证级、优选级、核心级、金牌级以及卓越级（具体名称可能随政策动态调整）。在云服务日益成为企业核心基础设施的今天，选择一位能力匹配、值得信赖的代理商，不仅是技术决策，更是关乎业务连续性与长期竞争力的战略选择。迁移服务方面，能使用华为云提供的迁移工具（如SMS）完成物理服务器或虚拟机向云上的常规迁移，适用于数据量适中、停机窗口宽松的场景。
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### ModelArts平台使用指南：AI模型开发与训练 ModelArts 是一个面向 AI 开发者的一站式开发平台，涵盖从数据处理、模型训练到模型部署的全流程开发能力。它支持多种 AI 框架，包括 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等，并提供自动学习功能，帮助用户无需编写代码即可构建 AI 模型。对于有经验的开发者，ModelArts 提供灵活的开发环境，支持在 JupyterLab 或本地 IDE 中编写训练代码，实现 AI 模型开发与训练。 #### 数据处理 ModelArts 提供了强大的数据预处理能力，支持海量数据的清洗、转换和标注。用户可以使用内置的数据处理工具进行数据增强、数据清洗等操作，也可以通过自定义脚本实现更复杂的数据处理任务。此外，ModelArts 还支持半自动化标注，帮助用户高效完成数据标注工作，提高数据质量。 #### 模型训练 ModelArts 支持多种 AI 框架和算法，用户可以根据需求选择合适的框架进行模型训练。对于初学者，可以使用 ModelArts 的自动学习功能，通过简单的界面操作即可完成模型训练。对于高级开发者，可以在 ModelArts 的 Notebook 环境中编写训练代码，利用平台提供的 GPU 或 TPU 资源进行大规模分布式训练。 以下是一个简单的模型训练示例，使用 Logistic Regression 进行分类任务： ```python import numpy as np from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split import moxing as mox import os ``` 此代码片段展示了如何导入必要的库并准备数据集[^3]。接下来，可以加载数据并进行训练： ```python # 加载数据 X, y = load_data() # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建 Logistic Regression 模型 model = LogisticRegression() # 训练模型 model.fit(X_train, y_train) # 评估模型 accuracy = model.score(X_test, y_test) print("模型准确率：", accuracy) ``` #### 模型部署 ModelArts 支持将训练好的模型一键部署到云、边、端等多种环境，满足不同场景的需求。用户可以通过简单的界面操作或 API 调用完成模型部署，并实时监控模型的运行状态。此外，ModelArts 还支持模型版本管理，帮助用户更好地管理和维护模型。 #### 预置模型与资源 ModelArts 的 AIGallery 中预置了大量的模型、算法、数据和 Notebook 等资产，供初学者快速上手使用。例如，在 water_meter 工程目录下，可以通过以下命令安装 deeplabv3 预训练模型： ```bash python manage.py install model ivgSegmentation:deeplab/deeplabv3_resnet50_cityscapes_512x1024 ``` 此命令展示了如何在 ModelArts 中安装预训练模型，方便用户快速开始模型训练和部署[^2]。 #### 开发环境 ModelArts 提供多种开发环境，用户可以在云上的 JupyterLab 或者本地 IDE 中编写训练代码，进行 AI 模型开发。无论用户是业务开发者、AI 初学者还是 AI 工程师，ModelArts 都能提供便捷易用的使用流程，帮助用户高效完成 AI 模型开发与训练[^1]。 ---
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