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PAI视觉算法组件-图像分类Quick Start

2022-10-27 256
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本文涉及的产品
模型训练 PAI-DLC，5000CU*H 3个月
推荐场景：
低代码 Lora 微调及部署
模型在线服务 PAI-EAS，A10/V100等 500元 1个月
推荐场景：
基于PAI-EAS挂载OSS部署AIGC服务
交互式建模 PAI-DSW，每月250计算时 3个月
推荐场景：
PAI×LLaMA Factory 微调 Llama3 模型
简介： PAI Designer（Studio 2.0）是基于云原生架构Pipeline Service（PAIFlow）的可视化建模工具， 提供可视化的机器学习开发环境，实现低门槛开发人工智能服务。同时，系统提供丰富且成熟的机器学习算法，覆盖商品推荐、金融风控及广告预测等场景，支持基于MaxCompute、PAI-DLC、Flink等计算资源进行大规模分布式运算，可以满足您不同方向的业务需求。本文将结合智能标注简单演示机器学习平台进行图像分类的一个展示，以供参考。

Step By Step

  • 1.创建智能标注任务，获取生成的.manifest索引文件
  • 2.在dataworks里创建表后，通过MaxCompute客户端使用Tunnel Upload导入标注的图片地址数据
  • 3.PAI Designer进行模型搭建训练
  • 4.查看结果数据

一.使用Tunnel Upload导入标注的图片地址数据

  • 导入的数据要求与查看导入数据

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二.模型搭建训练

  • 1.创建读OSS数据组件

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  • 2.数据转tfrecord组件

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  • 3.图像分类训练组件

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  • 4.读数据表组件

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  • 5.通用图像预测组件

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三.查看结果数据

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更多参考

智能标注（iTAG）
阿里云机器学习平台PAI智能标注Quick Start
通过客户端使用MaxCompute

文章标签：
人工智能平台 PAI
Cloud Native
机器学习/深度学习
人工智能
数据可视化
流计算
分布式计算
索引
对象存储
算法
MaxCompute
关键词：
人工智能平台 PAI算法
算法分类
人工智能平台 PAI分类
人工智能平台 PAI图像
pai算法
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AIoT_小安
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