创建服务

「一站式开发平台」数据标注服务提供了自定义模型部署,开发者可以通过修改算法脚本来完成,还可以在模型代码中加入自己的代码,然后手动运行以此来构建需要标注的模型服务。 点击查看演示视频

操作步骤

数据准备

在创建标注服务之前,请确保已经准备好以下数据、可用的算法、模型和镜像。

还没准备好?请看这里:

上传算法
上传模型
上传镜像
算法名称算法描述是否需要 GPU所需环境
object-detection自动标注算法,适用于「目标检测」 (coco 标签)oneflow(0.3.4)、 python(>=3.7)
image-classification自动标注算法,适用于「图像分类」( ImageNet 标签)oneflow(0.3.4)、python(>=3.7)
text_classification文本分类oneflow(0.3.4)、python(>=3.7)
track目标跟踪算法python(>=3.5)
lung-segmentation器官分割python(>=3.5)
important
  1. OneFlow 是数据标注算法底层依赖的深度学习框架,详见 官网github 仓库
  2. 安装部署文档参考 部署数据处理算法

创建服务

点击「创建服务」,进入创建服务页面输入相应数据:

图 1 创建服务
图 1 创建服务
note
  1. 输入标注服务名称,支持字母、数字、汉字、英文横杠和下划线
  2. 选择模型类型
  3. 选择准备好的算法
  4. 选择预加载模型和模型版本
  5. 选择上传好的镜像
  6. 节点类型分为 CPU 和 GPU (根据不同的算法选择需要的节点类型)
  7. 服务数量可选,默认为一个数量
  8. 添加服务描述(可选)

创建完成

填写完正确信息后,点击「确定」按钮,弹窗关闭,列表页提示创建成功,新建的标注服务默认启动。启动完成后为「运行中」状态。

图 2 创建完成
图 2 创建完成
note

注: 出现启动失败可能的原因如下:

  1. CPU/GPU配置的节点数或规格资源不足

  2. 参数配置、模型错误

  3. 模型与算法脚本不匹配

  4. 镜像错误等

出现启动失败请查看日志信息