阿里云文档 2024-11-19

PAI-AI训练任务支持通过云监控或ARMS进行监控与报警

分布式训练(DLC)任务支持查看和监控资源状况,提供详细的监控指标,帮助您掌握资源负载情况。通过监控报警功能,您可以实时监控DLC任务的资源水位,并配置报警规则和通知。如果资源水位出现波动,例如GPU使用率超过设定阈值,会发送报警通知。本文为您介绍如何通过云监控和ARMS查看监控数据、配置监控报警通...

阿里云文档 2024-10-23

向量降维服务训练

向量降维服务训练功能支持结合用户提供的向量数据,定制训练向量降维模型。实际业务场景中,先通过向量化模型对文本或者Query向量化,然后结合向量降维模型降低向量维度。

文章 2024-09-08 来自:开发者社区

AI计算机视觉笔记三十:yolov8_obb旋转框训练

一、训练 1、环境搭建 使用的是AUTODL环境,yolov8-obb数据集不大,也可以使用cpu。 2、创建虚拟环境 # 创建虚拟环境 conda create -n yolov8_env python=3.8 # 初始化 source activate # 激活 conda activate yolov8_env 3、下载yolov8源码 https://github.com/u...

AI计算机视觉笔记三十:yolov8_obb旋转框训练
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AI计算机视觉笔记二十六:YOLOV8自训练关键点检测

记录学习YOLOV8过程,自训练关键点检测模型。 清华源:-i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 1、yolov8安装 git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics ​ cd ultralytics ​ pip install -e . 安装成功后,使用命令 yolo 简单看下版本 (y...

AI计算机视觉笔记二十六:YOLOV8自训练关键点检测
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AI计算机视觉笔记二十五:ResNet50训练部署教程

ResNet50训练主要还是想部署到RK3568开发板上,先记录下训练和转成ONNX模型过程。 一、 Resnet50简介 ResNet50网络是2015年由微软实验室的何恺明提出,获得ILSVRC2015图像分类竞赛第一名。在ResNet网络提出之前,传统的卷积神经网络都是将一系列的卷积层和池化层堆叠得到的,但当网络堆叠到一定深度时,就会出现退化问题。 残差网络的特点是容易优化,并且...

AI计算机视觉笔记二十五:ResNet50训练部署教程
文章 2024-09-08 来自:开发者社区

AI计算机视觉笔记二十四:YOLOP 训练+测试+模型评估

通过正点原子的ATK-3568了解到了YOLOP,这里记录下训练及测试及在onnxruntime部署的过程。 步骤:训练->测试->转成onnx->onnxruntime部署测试 一、前言 YOLOP是华中科技大学研究团队在2021年开源的研究成果,其将目标检测/可行驶区域分割和车道线检测三大视觉任务同时放在一起处理,并且在Jetson TX2开发板子上能够达到23FPS...

AI计算机视觉笔记二十四:YOLOP 训练+测试+模型评估
文章 2024-09-08 来自:开发者社区

AI计算机视觉笔记二十三:PP-Humanseg训练及onnxruntime部署

关于PP-Humanseg是在正点原子的3568开发板AI测试例子里看到的,目的也是想自己训练并部署,这里记录一下训练和在onnxruntime部署运行的全过程,会转成ONNX,至于部署到rk3568上,会在另一篇文章説明ONNX转成RKNN并部署到RK3568. 一、训练模型 一、介绍 本文将PaddleSeg的人像分割(PP-HumanSeg)模型导出为onnx,并使用onnxrunt...

AI计算机视觉笔记二十三:PP-Humanseg训练及onnxruntime部署
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AI计算机视觉笔记二十二:基于 LeNet5 的手写数字识别及训练

一、介绍 pytorch复现lenet5模型,并检测自己手写的数字图片。 利用torch框架搭建模型相对比较简单,但是也会遇到很多问题,网上资料很多,搭建模型的方法大同小异,在我尝试了自己搭建搭建出来模型,无论是训练还是检测都会遇到很多的问题,像这种自己遇到的问题,请教别人也没有用。原本使用的是github上的一份代码来复现,环境搭建完成后,才发现要有GPU,而我搭建是使用CPU,失败告终,...

AI计算机视觉笔记二十二:基于 LeNet5 的手写数字识别及训练
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AI计算机视觉笔记二十一:PaddleOCR训练自定义数据集

续上一篇,PaddleOCR环境搭建好了,并测试通过,接下来训练自己的检测模型和识别模型。 paddleocr检测模型训练 1、准备数据集 在PaddleOCR目录下新建文件夹:train_data, 这个文件夹用于存放数据集的。 使用的是恩培提供的车牌识别数据集,下载car_plate_images.zip后,解压到train_data目录下 2、配置文件 在PaddleOCR主目...

AI计算机视觉笔记二十一:PaddleOCR训练自定义数据集
文章 2024-09-08 来自:开发者社区

AI计算机视觉笔记十九:Swin Transformer训练

续上一篇,训练自己的数据集,并测试。 一、安装标注软件labelme 安装labelme pip install labelme # 启动 labelme 这里数据集准本,标注图片数据过程自己探索。 最后文件结构如下: 二、修改配置文件 1、 修改configs_base_\models\mask_rcnn_swin_fpn.py第54、73行num_classes为自己的类别数 ...

AI计算机视觉笔记十九:Swin Transformer训练

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人工智能平台 PAI(Platform for AI,原机器学习平台PAI)是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台,提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务,内置140+种优化算法,具备丰富的行业场景插件,为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。

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