AI Studio图形化任务说明

图形化任务说明

图形化任务旨在使用图形拖拽的方式来设计并训练模型, 并可进行快速部署. 同时还可以生成对应的源码. 最终达成"先实现, 再学习"的目的. 有效提高开发者的效率.

图形化任务使用GPU集群作为支撑, 具有实时高速的并行计算和浮点计算能力.

该功能目前属于Beta版本. 仅对受邀用户开放试用.

创建图形化任务

点击创建项目, 然后在"配置资源"中选择"图形化任务", 然后填写必要信息后, 点击"创建"

图形化任务预览

创建成功后, 可以进入项目的预览页面. 预览页面除了项目基本信息外, 可以切换设计器视图和代码视图.

设计器视图预览:

代码视图预览:

进入编辑项目的界面:

左侧为工具箱, 可以从工具箱向中央画布拖入各种组件:

当前工具箱内为算法, 数据, 训练, 测试4类:

算法:

数据:

训练:

测试:

当前尚不支持自定义控件. 近期会予以支持.

最终构建成完成的网络:

构建完成后可以启动训练:

此时左侧工具箱已经锁定, 下方开始输出日志:

点击"任务列表", 也可以查看当前任务的状态

正式部署: 当运行完成后点击上方"部署"按钮, 即可启动部署流程:

部署需要选定训练好的模型

部署过程需要一定时间, 之后会显示为部署完成

部署后可以看到沙盒. 一个项目最多可配置5个沙盒用于测试

点击测试可以使用自己的数据测试在线接口:

测试后, 如果效果满意, 可以部署为正式API

预置算法部署后调用参数样例

线性回归的请求及返回说明

请求

参数	类型	说明	其他
text	Array	房价预测的13维归一化后的数据

示例：

{
    "text": [-0.41733927, -0.48772237, -0.593381, -0.27259856, -0.7402622, 0.19427446, 0.36716643, 0.5571599, -0.8678825, -0.9873295, -0.30309415, 0.44105193, -0.49243936]
}

参数	类型	说明	其他
predicted_result	Array	模型的输出
predicted_label	float	房价的预测结果

示例：

[
    {
        "predicted_result": [
            [
                16.114334106445312
            ]
        ]
    },
    {
        "predicted_label": 16.114334106445312
    }
]

逻辑回归的请求及返回说明

请求

参数	类型	说明	其他
text	Array	莺尾花的4维归一化后的数据

示例：

{
    "text": [1.0147785, -1.3129628, -1.3348082, -0.8980088]
}

参数	类型	说明	其他
predicted_result	Array	模型的输出
predicted_label	integer	预测结果，类别标示，对应类别请参考训练数据集的train.txt文件

示例：

[
    {
        "predicted_result": [
            [
                0.178230881690979,
                0.1754814237356186,
                0.646287739276886
            ]
        ]
    },
    {
        "predicted_label": 2
    }
]

图像分类的请求及返回说明

请求

参数	类型	说明	其他
image	String	数据集的任一张图片的base64编码后的字符串

示例：

{
    "image":"base64  图像转换base64参考https://www.base64-image.de/"
}

参数	类型	说明	其他
predicted_result	Array	模型的输出
predicted_label	integer	预测结果，类别标示，对应类别请参考训练数据集的train.txt文件

示例：

[
    {
        "predicted_result": [
            [
                4.15152685017504e-17,
                6.219317838507266e-10,
                1
            ]
        ]
    },
    {
        "predicted_label": 2
    }
]

目标检测的请求及返回说明

请求

参数	类型	说明	其他
image	String	PASCAL VOC数据集(或任意图片)的任一张图片的base64编码后的字符串

示例：

{
    "image":"base64  图像转换base64参考https://www.base64-image.de/"
}

参数	类型	说明
category_id	Integer	PASCAL VOC数据类别标示，对应到数据集的label_list文件每个类别的次序
p1	Array	box的左上坐标
p2	Array	box的左下坐标
p3	Array	box的右下坐标
p4	Array	box的右上坐标

示例：

[
    {
        "p2": [
            211.43447756767273,
            213.80889415740967
        ],
        "p3": [
            292.56797432899475,
            213.80889415740967
        ],
        "category_id": 15,
        "p1": [
            211.43447756767273,
            0
        ],
        "p4": [
            292.56797432899475,
            0
        ]
    }
]