[快速入门]ai模型标注
CloudRobo具身智能云服务

挖掘、数据标注模型评测、模型仿真的灵活适配,提高场景应用适配效率 大模型赋能提效数据闭环 基于盘古大模型实现全链路自动化提效,实现高效数据挖掘、自动标注及数据合成 盘古具身智能大小脑模型 基于盘古大模型构建的具身规划大模型(大脑)和具身执行大模型(小脑),满足具身智能全量业务诉求

向量数据库

大规模相关性数据构建:高质量相关性标注数据,包含正负例 假正例去除,去除相关性不是特别高的数据 难负例构建,和query相关,但不是正确答案 假负例去除,未在数据集中被标注的,但是与query相关的文档。 引入动态难负例训练:采用动态难负样本优化召回模型,进一步推升模型效果。 应用场景 向量检索

ModelBox开发者专区

RK系列设备,PC(Win10以上) ModelBox AI应用开发者旅程 数据上传及标注 线下或华为云ModelArts平台在线数据标注 模型训练 线下或华为云ModelArts平台在线模型训练 AI应用开发 下载ModelBox开源镜像或SDK,进行AI应用开发 AI应用部署 线下部署AI应用到云、边、端上运行;

企业搜索

领先的大模型+搜索增强方案 一站式搭建企业专属方案 简单易集成,支持企业专属的数据进行模型训练微调,扩展大模型知识边界,并有效保护企业数据安全。 方案价值 大模型驱动语义搜索与传统搜索相比,语义理解泛化能力强,LLM带给了搜索优化新范式。 搜索增强生成RAG成为解决大模型落地中幻觉

CV大模型

什么是盘古大模型 盘古CV大模型能力与规格 盘古大模型用户指南 如何调用盘古CV大模型API 查看全部 AI Gallery百模千态社区 AI Gallery百模千态社区 优质昇腾云AI模型专区 几行代码自由部署AI应用 丰富多样的AI训练数据集 场景化AI案例,助力AI赋能千行百业 查看全部

盘古 Bot

支持多轮对话中,基于实体信息的自动追问能力 应用场景 智能客服助手 数字人对话 智能客服助手 场景介绍 通过财税单据识别自动生成凭证和发票、经营报告生成、税务政策咨询等场景服务 优势 支持一键部署 MaaS支持一键部署各种模型、适配客户多样化场景需求和未来模型的升级迭代 准确率高 盘古Bot内置智能客服方案,通过wo

企业搜索服务

领先的大模型+搜索增强方案 一站式搭建企业专属方案 简单易集成,支持企业专属的数据进行模型训练微调,扩展大模型知识边界,并有效保护企业数据安全。 方案价值 大模型驱动语义搜索与传统搜索相比,语义理解泛化能力强,LLM带给了搜索优化新范式。 搜索增强生成RAG成为解决大模型落地中幻觉

华为云Stack-可信数智空间解决方案

间信赖之选 供得出:创新数据工程 支持25+主流大模型数据加工需求 80+自研AI算子,标注效率提升10倍+ 流得动:可信数据流通 鲲鹏TEE+TICS,隐私计算效率10+提升 基于数据胶囊,多主体数据可信跨域交换 用得好:智能数据生成 多源数据知识图谱自动生成; 高精度融合检索,上下文检索精度从50%→85%

AI平台ModelArts入门

AI开发平台ModelArts入门 AI平台ModelArts入门 面向开发者的一站式AI开发平台,可快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流,助力千行百业智能升级 面向开发者的一站式AI开发平台,可快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流,助力千行百业智能升级 购买 控制台 专家咨询

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计算资源进行模型开发与训练,以及超参调优、模型可视化工具等功能。数据标注平台提供高效率的独立的数据标注功能,支持多类型应用场景、多人标注、自动标注和批量标注模型工厂是模型的管理中心,支持模型入库、模型上传、格式转换、版本控制、模型组合等管理。推理中心提供适配不同模型的推理服务,

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、特征工程、模型训练、模型评估和模型部署,从而提高开发效率。 AI开发平台 快速模型部署与服务 该平台支持一键部署模型,能够提高模型部署效率,实现模型到业务的无缝衔接,缩短模型开发周期。 该平台支持一键部署模型,能够提高模型部署效率,实现模型到业务的无缝衔接,缩短模型开发周期。 TMS开发

ai模型标注

该案例是使用华为云一站式 AI开发平台 ModelArts的新版“自动学习”功能,基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景,无需任何代码开发,自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类等场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型。

费用说明:本案例使用过程中,从AI Gallery下载数据集免费,但是数据集存储在 OBS 桶中会收取少量费用,具体计费请参见OBS价格详情页

ModelArts 上运行训练作业、将模型部署为在线服务会收取计算资源费用。案例使用完成后请参考后续操作:清除相应资源及时清除资源和数据。

步骤一:准备工作

步骤二:创建训练数据集

  1. 单击口罩检测小数据集进入数据集详情页,单击右侧“下载”。
  2. 在弹出的窗口中选择云服务区域,例如该案例选择云服务区域为“华北-北京四”,单击“确定”进入下载详情页。
  3. 在“下载详情”页面,填写参数。
    • 下载方式: 对象存储 服务OBS。
    • 目标区域:华北-北京四,目标区域须与上一步中选择的云服务区域保持一致。
    • 数据类型:图片。
    • 目标位置:用来存放源数据集信息,例如本案例中从Gallery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录。
    图1 下载数据集到OBS桶中
  4. 确认无误后单击右下角“确定”。
  5. 系统会跳转到我的下载页面,单击按钮,查看下载进度,等待数据集下载完成(下载完成大约需要5分钟,请耐心等待)。单击展开下载详情,可以查看该数据集的“目标位置”。

步骤三:创建自动学习物体检测项目

  1. 确保数据集创建完成且可正常使用后,在ModelArts控制台,左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面,选择物体检测项目,单击“创建项目”。
  2. 进入“创建物体检测”页面后,填写相关参数。
    • 计费模式:默认按需计费。
    • 名称:自行创建项目名称。
    • 描述:自行描述项目详情,例如口罩检测。
    • 数据集:单击右侧的创建数据集,先使用步骤二中的数据创建一个数据集,并完成数据标注。具体参考创建数据集标注数据
    • 输出路径:设置数据集标注完成后在OBS中的存放位置,不能与输入数据放在同一目录下。
    • 训练规格:根据您的实际需要选择对应的训练规格。
  3. 确认无误后单击右下角“创建项目”可自动跳转至自动学习的运行总览页面。

步骤四:运行工作流

在自动学习的运行总览页面,会产生一条工作流。工作流会自动从数据标注节点开始,依次运行数据集版本发布、数据校验、物体检测、模型注册、服务部署等节点,直至工作流全部运行完成。您需要做的是:

  1. 在数据标注节点,待数据标注节点变为橘色即为“等待操作”状态,双击数据标注节点,打开数据标注节点的运行详情页面。前往实例详情页确认所有图片是否都标注完成,确认无误后,回到工作流页面单击“继续运行”。
  2. “确认是否继续允许”的弹窗中,单击“确定”,工作流会继续从数据标注节点依次运行到服务部署节点。该段时间不需要用户做任何操作。
  3. 当工作流运行到“服务部署”节点,“服务部署”节点会变成橙色,双击“服务部署”节点。在服务部署页签中,可以看到状态变为了“等待输入”。
  4. 需要选择填写以下两个参数,其他参数均为默认值,保持不变。
    • 计算节点规格:根据您的实际需求选择相应的规格。
    • 是否自动停止:为避免资源浪费,建议打开自动停止开关,根据您的实际需要,选择自动停止时间,也可以自定义自动停止的时间。
      图2 选择计算节点规格
      图3 设置自动停止
  5. 参数填写完毕之后,单击运行状况右边的“继续运行”,单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。

步骤五:预测分析

运行完成的工作流会自动部署为相应的在线服务,您只需要在相应的服务详情页面进行预测即可。

  1. 在服务部署节点单击“实例详情”直接跳转进入在线服务详情页,或者在ModelArts控制台,选择“模型部署 > 在线服务”,单击生成的在线服务名称,即可进入在线服务详情页。
  2. 在服务详情页,选择“预测”页签。
    图4 上传预测图片
  3. 单击“上传”选择上传一张需要预测的图片,单击“预测”,即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。
    图5 查看预测结果(1)--没戴口罩
    图6 查看预测结果(2)--戴口罩

后续操作:清除相应资源

在完成预测之后,建议关闭服务,以免产生不必要的计费。

  1. 停止运行服务
    • 预测完成后,单击页面右上角的“停止”,即可停止该服务。
    • 单击左上角返回在线服务,在对应的服务名称所在行,单击选择操作列的“更多>停止”,停止该服务。
      图7 停止服务
  2. 清除OBS中的数据。
    1. 在控制台左侧导航栏的服务列表,选择“对象存储服务OBS”,进入OBS服务详情页面。
    2. 在左侧导航栏选择“桶列表”,在列表详情,找到自己创建的OBS桶,单击桶名称,进入OBS桶详情。
    3. 在桶的详情页,左侧导航栏选择“对象”,在右侧“名称”列选中不需要的存储对象,单击操作列的“更多>删除”,即可删除相应的存储对象。

常见问题

ai模型标注常见问题

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  • 模型转换,即将开源框架的网络模型(如Caffe、TensorFlow等),通过ATC(Ascend Tensor Compiler)模型转换工具,将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型。

  • 盘古大模型致力于深耕行业,打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集,将行业知识know-how与大模型能力相结合,重塑千行百业,成为各组织、企业、个人的专家助手。

  • 近年来越来越多的行业采用AI技术提升效率、降低成本,然而AI落地的过程确并不容易,AI在具体与业务结合时常常依赖于业务数据的采集、处理、模型训练、调优、编排、部署和运维等很多环节。华为云ModelArts是全流程AI开发平台,包含了AI应用的开发、部署和分享交易,通过解决AI开发各个环节所遇到的核心问题,ModelArts有效解决了AI落地难的问题,将极大促进AI技术的普惠。本议题将分享ModelArts的主要关键技术和应用案例。

  • ModelArts是一个一站式的开发平台,能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、模型管理、模型部署等操作,并且提供AI Gallery功能,能够在市场内与其他开发者分享模型。

  • AI一站式开发平台ModelArts横空出世,零基础AI开发人员的福音。学习本课程,带你了解AI模型训练,不会编程、不会算法、不会高数,一样可以构建出自己专属的AI模型。

  • 随着边缘设备数量指数级增长,以及设备性能的提升,数据量爆发式增长,数据规模已由原来的EB级扩展到ZB级。数据回传中心云处理成本太高,边缘计算的价值已经被证明。数据在哪,计算就应在哪,人工智能正逐步向边缘迁移,将云上AI能力下沉到边缘节点,做到本地处理,打通AI的最后一公里。虽然边缘AI技术的相关研究和应用都有着显著的进展,然而在成本、性能、安全方面仍有诸多挑战: