ModelArts第二次培训

最新推荐文章于 2025-05-25 09:00:40 发布
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文章标签： 集成测试
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版权

1.声音的检测

1.1 创建数据集

在OBS桶里创建文件夹，存入数据集，并将相应的文件上传到ModelArts检测中

1.2 打标签

直接根据类型打标签

1.3 模型训练

直接训练

1.4 完成部署并测试

2文本的分类


2.1 从AI Gallary选择一个文本分类数据集

先在算法管理里导入数据集，再创建项目

2.2 完成文本分类的创建

2.3 训练及部署

 

2.4 文本测试

 

人工智能之华为云ModelArts的深度使用体验与AI Gallery应用开发实践
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01-24 1万+
一、ModelArts 简介 ① 什么是 ModelArts？ ModelArts 是面向 AI 开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、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。 “一站式”是指 AI 开发的各个环节，包括数据处理、算法开发、模型训练、模型部署都可以在 ModelArts 上完成。从技术上看，ModelArts 底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时
数据标注、模型调参debug...通通自动化！华为云AI开发集大成之作ModelArts 2.0发布...
量子位
09-20 318
乾明 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI福音。AI开发门槛现在更低。不用你编码，甚至无需AI开发经验。如今你所需所做：只需标注一小部分数据，然后它就会帮...
modelArts第二次培训
weixin_55910907的博客
05-31 473
文本分类 在aigallery下载一个相关数据集，此处选择下载文本分类数据集-外卖评论 下载至obs桶内 在数据管理中创建数据集，避免数据集过大，需要打的标签太多，在这里可以自动标注标签 选择文本分类，数据集输入输出位置 导入文本标签 标注：选择文本标注分离标注数据集（记住数据集名字） 返回自主学习，创建文本分类项目，数据集选择已有数据集（刚刚的数据集） 此时的数据集已被自动标注，开始训练 进行部署上线预测 预测结果显示 ...
Modelarts第二次培训
qq_66812327的博客
06-05 230
1.先在桶中创建声音分类的桶，并且上传数据2.在modelarts中的自动学习中创建声音分类创建声音分类项目1.进行数据标注2.模型训练3.部署上线1.创建数据集并且导入和发布2.自动学习创建项目3.数据标注4.进行模型训练5.部署上线...
ModelArts第二次培训笔记
m0_61169431的博客
05-12 239
目录 创建声音分类项目 利用AI Gallary的一个文本分类数据集创建项目及部署 创建声音分类项目 一、创建项目 二、上传数据集 三、打标签 四、训练模型 五、部署 利用AI Gallary的一个文本分类数据集创建项目及部署 一、寻找数据集并下载到OBS桶内 二、创建数据集 三、导入数据集（要注意根据数据的特点选择对应的模式） 四、发布 五、创建项目（导入数据集时选择已有数据集） ...
梅科尔工作室-华为云ModelArts第二次培训
ayaxx1314的博客
05-15 276
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......
梅科尔工作室-modelarts第二次培训笔记
qq_45458403的博客
05-15 350
一、声音识别 声音识别比较简单，和图像识别一样。 识别结果： 二、文本识别 文本识别步骤比较多 首先我们采用了数据集： 然后要先创建文本数据集，此时和图片数据一样，但是接下来要点击导入 把数据重新导入一遍 此时对于本数据集来说 要选择分离 导入完成之后其他和图片的深度学习都是一样的了 训练 然后部署 ......
ModelArts第二次培训（声音分类和文本分类）
GEM_FOREVER的博客
05-15 297
声音分类 首先在obs-browser-plus软件中创建桶，并将测试的声音文件导入桶中 然后再modelarts中进行声音项目的创建 完善信息 进行标注和训练 之后进行部署操作 最后测试效果 文本分类 首先点击Al Gallery进入 找到资产集市里的数据集 下载外卖评论数据集，下载到创建的桶里面 然后在数据集里创建数据集 选择文本 然后点击导入 导入这里一定要选择分类，这样系统才能识别文...
ModelArts第一次培训笔记
m0_61507413的博客
05-09 381
ModelArts第一次培训笔记：1、完成口罩检测数据集建立并尝试团队标注功能；2、完成一个图像分类例程并展示效果
第二次modelarts培训笔记
m0_63222947的博客
05-13 203
一。声音 1.先创建桶并上传文件 2.创建项目 3.进行标注 ​编辑4.开始训练 5.部署 6.预测结果 二.文本 1. 下载数据集 2.创建数据集 3.导入 4.返回自动学习创建文本分类 5.训练并部署成功 一。声音 1.先创建桶并上传文件 2.创建项目 3.进行标注 4.开始训练 5.部署 6.预测结果 二.文本 1. 下载数据集 2.创建数据集 3.导入 4.返回...
ModelArts培训（第二次）
Aurora_Cherish的博客
05-13 243
一、完成不同人声的检测及区分 1、用obs桶存储数据 创建music文件夹并上传数据 2、创建声音分类项目 3、标注声音并开始训练 4、进行部署预测 二、从AI Gallary选择一个文本分类数据集并完成文本分类项目创建及部署 1、进入AI Gallary——资产市集——数据集 2、选择需要数据集并下载 3、创建数据集 进行发布 成功发布 4、创建项目 开始训练 5、进行部署预测 ...
华为框招培训干货_HCIP-AI EI Developer模拟试题
红松教育
02-06 2903
2020年将会开始新的一轮华为框招;对于投标企业来说，除了对标的的把控外，自身的实力才是最重要的，而企业员工通过华为认证的工程师数量则是自身实力的硬指标，所以企业面对华为框招为员工进行培训是很重要的准备工作。今天就为大家分享一些华为框招培训干货。 一、华为框招HCIP-AI EI Developer是什么? HCIP-AI EI Developer认证定位于培养具有图像处理、语音处理和自然语言处...
企业内训｜LLM大模型在服务器和IT网络运维中的应用-某日企IT运维部门
weixin_48649532的博客
10-28 1211
本课程是为某在华日资企业集团的IT运维部门专门定制开发的企业培训课程，本课程旨在深入探讨大型语言模型（LLM）在服务器及IT网络运维中的应用，结合当前技术趋势与行业需求，帮助学员掌握LLM如何为运维工作赋能。通过系统的理论讲解与实践操作，学员将了解LLM的基本知识、模型架构及其在实际运维场景中的应用，如日志分析、故障诊断、网络安全与性能优化等。
【人人都能看懂的大模型原理】（一）
DAMOXINGHAITAI的博客
09-28 1638
（全套教程文末领取哈）从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
深入浅出 Python Testcontainers：用容器优雅地编写集成测试
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在现代软件开发中，自动化测试是敏捷开发和持续集成的关键环节。Testcontainers 是一个结合 Docker 和 Python 的强大工具，能够在测试中自动启动和销毁数据库、消息队列等服务的容器，确保测试环境的可靠性和可重复性。本文详细介绍了 Testcontainers 的核心原理、安装与基本用法、支持的容器类型及高级特性，并通过实践案例展示了如何测试依赖 PostgreSQL 的应用。此外，文章还探讨了与 pytest 的集成、常见问题与最佳实践，并总结了 Testcontainers 的优势及其
深入解析Spring Boot与JUnit 5集成测试的最佳实践
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提供了测试运行的基础设施。：提供了新的编程模型和扩展模型。：支持运行JUnit 3和JUnit 4的测试。JUnit 5引入了许多新特性，例如嵌套测试、参数化测试、动态测试等，极大地提升了测试的灵活性和表达能力。本文详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成JUnit 5进行单元测试和集成测试，涵盖了测试框架的选择、测试用例的编写、Mockito的使用以及测试覆盖率优化等内容。通过合理的测试实践，可以显著提升代码的质量和可维护性。希望本文对您有所帮助！
化工仪表及自动化讲稿.doc
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【智能移动机器人领域】2025智能移动机器人电机与减速机产品发展蓝皮书：市场现状、趋势及应用前景分析书由新战略
05-28
内容概要：《2025智能移动机器人电机与减速机产品发展蓝皮书》由新战略移动机器人产业研究所根据CMR产业联盟统计数据编写，涵盖了国内外超30家电机及减速机企业的业务数据和移动机器人本体企业应用现状的综合分析。报告指出，2024年中国智能移动机器人电机市场规模约为11.6亿元，销售量约105万台，其中轮式移动机器人占比最大，达62.80%。未来市场将呈现“人形机器人引领增长、工业AGV/AMR稳健扩容、商用服务机器人快速渗透”的格局，预计到2030年人形机器人将占据大部分市场。智能移动机器人动力系统将朝着“更高效、更聪明、更绿色”的方向发展，推动机器人从“工具”向“智能体”转变。; 适合人群：从事智能移动机器人及相关领域的研发人员、投资者、电机及减速机厂商等专业人士。; 使用场景及目标：①帮助本体企业进行产品选型；②为投资方提供市场趋势和投资机会的参考；③指导电机及减速机厂商制定发展战略和市场布局。; 其他说明：蓝皮书的数据来源于国内外超过30家电机及减速机企业和超过35家机器人企业的调研，采用多种调研方式确保数据的准确性和可靠性。报告覆盖了工业移动机器人（AGV/AMR）、人形机器人及商用服务机器人等领域，不包括家用扫地机器人和农业机器人。
ModelArts
05-14
### 华为云 ModelArts 的功能与使用指南 #### 一、ModelArts 平台概述 ModelArts 是由华为云推出的一款面向开发者的 AI 开发平台，旨在简化机器学习和深度学习的工作流程。它提供了从数据预处理到模型部署的全流程服务，能够显著提升开发者构建 AI 应用的效率[^1]。 #### 二、核心功能详解 以下是 ModelArts 提供的主要功能： ##### 数据准备阶段 - **数据预处理**：支持对原始数据进行清洗、转换以及格式化操作，便于后续建模工作。 - **智能标注工具**：通过半自动化的标注方式减少人工成本，提高标注精度和速度[^1]。 ##### 训练阶段 - **分布式训练支持**：允许用户利用集群资源执行大规模并行计算任务，缩短训练时间。 - **内置算法库**：集成多种经典机器学习与深度学习框架（如 TensorFlow, PyTorch），降低自定义实现难度。 - **超参数调优**：提供自动化机制来寻找最佳配置组合，从而获得更高的预测性能[^2]。 ##### 部署阶段 - **灵活推理环境**：无论是云端服务器还是边缘设备，都能轻松加载经过训练好的神经网络结构文件用于实际业务场景中的实时响应需求。 - **一站式监控运维体系**：持续跟踪线上运行状况的同时还能及时发现潜在问题所在位置以便快速修复调整策略[^3]。 #### 三、简易入门教程概览 对于初次接触该产品的使用者来说，可以从以下几个方面入手熟悉其基本操作流程： 1. 创建项目并上传所需素材； 2. 利用平台自带的功能完成初步探索分析； 3. 设计实验计划进而启动正式迭代过程直至最终产出成果物为止； 值得注意的是，在享受强大硬件设施带来便利性的同时也要注意合理规划预算以免超出预期开支范围之外造成不必要的经济损失风险[^2]。 ```python import mindspore as ms from mindspore import dataset # 加载本地图片目录作为输入源 data_dir = "/path/to/your/images" ds = dataset.ImageFolderDataset(data_dir) # 定义简单的变换函数应用于每张读取出来的样本之上 transform_img = [ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), ] # 将上述设置应用至整个批次当中形成可供后续环节使用的标准化形式对象实例变量名记做'ds_transformed' ds_transformed = ds.map(operations=transform_img, input_columns="image") for idx, (image_tensor,) in enumerate(ds_transformed.create_tuple_iterator()): if idx >= 5: break # 只显示前五个例子验证效果如何即可满足演示目的就好啦~ ``` 以上代码片段展示了如何借助 MindSpore SDK 来访问存储于远程路径下的图像集合，并对其进行必要的前期准备工作之后再送入指定层内部参与运算活动之中去得到期望的结果输出值列表向量表示形式等等相关内容知识点讲解完毕后就可以继续往下深入探讨更多高级特性啦！
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