Sugerencia
Si no encuentra respuesta a sus preguntas en estas P+F, plantéelas en la comunidad de la API de Visión de Azure AI en Stack Overflow o póngase en contacto con Ayuda y soporte técnico en UserVoice.
¿Dónde está mi clave?
Puede encontrar la clave en Azure Portal, en la pestaña de clave y punto de conexión.
¿Dónde está mi identificador del recurso de predicción?
Encontrará el identificador del recurso de predicción en la pestaña de Propiedades del recurso en Azure Portal, que aparece como Id. de recurso.
¿Mi punto de conexión de predicción de Custom Vision acepta imágenes codificadas en base64?
Sí. Se recomienda usar bibliotecas de código abierto que le ayuden a convertir imágenes de URL en imágenes con codificación base64 y viceversa. Las bibliotecas OpenCV y Pillow son muy populares entre nuestros clientes para la conversión de imágenes.
¿Está Custom Vision disponible en mi región?
Puede encontrar la disponibilidad regional de Custom Vision en la página de regiones admitidas.
¿Cuál es la diferencia entre los planes de tarifa gratis y estándar?
Consulte la página Límites y cuotas para obtener información sobre el plan de tarifa.
¿Tengo que volver a etiquetar las imágenes si cambio los dominios en un proyecto?
Puede cambiar los dominios del proyecto sin volver a etiquetar, siempre y cuando mantenga el mismo dominio de aprendizaje supervisado (detección de objetos o clasificación de imágenes).
¿Admite Custom Vision cuadros de límite de forma poligonal?
No, solo se admiten cuadros de límite rectangulares.
Recibo un mensaje similar a: "Todavía no puedo entrenar. El presupuesto reservado en horas no es suficiente para realizar un entrenamiento avanzado". ¿Cuál debo hacer?
Si recibe este mensaje, debe aumentar el presupuesto de entrenamiento para un mayor volumen de imágenes.
Mi entrenamiento del proyecto ha tardado muchas horas en completarse. ¿Por qué es tan largo el tiempo de respuesta?
Un tráfico de entrenamiento elevado o los períodos de uso intensivo de entrenamiento por parte de muchos clientes pueden afectar al tiempo de entrenamiento. Esto da lugar a colas largas y a la escasez de recursos de GPU. En ocasiones, puede que el trabajo permanezca en la cola y no finalice dentro de un plazo de tiempo determinado, pero se garantiza que a nuestros clientes no se les cobrará una cantidad superior al presupuesto del tiempo establecido.
¿Puedo detener el entrenamiento una vez que se ha iniciado?
No hay forma de cancelar un entrenamiento una vez que se ha iniciado.
Una vez que haya entrenado un modelo de Custom Vision, ¿puedo administrar o implementar el mismo modelo en distintas regiones?
No tenemos ningún caso de uso para la publicación de un modelo en otra región, pero ofrecemos la capacidad de exportar o importar un proyecto en distintas regiones. Consulte Copia y copia de seguridad de sus proyectos de Custom Vision.
¿Cuál es la diferencia entre Custom Vision y AutoML?
Custom Vision es una herramienta para compilar modelos de Visión de Azure AI fácilmente, sin necesidad de tener conocimientos de ciencia de datos o ML. Estos modelos se entrenan previamente con conjuntos de datos optimizados para dominios específicos.
A veces, su escenario puede requerir más control sobre el entrenamiento del modelo, la implementación y el ciclo de vida de ML de un extremo a otro. AutoML es la solución ideal cuando se necesita este control adicional y está dirigida a clientes con conocimientos en ML.
¿Cómo pueden agregarse usuarios a una cuenta multiservicio para colaborar en un proyecto de Custom Vision en el portal web?
Puede usar roles de control de acceso basado en roles (RBAC) de Azure para conceder acceso a usuarios específicos para colaborar en un proyecto del portal de Custom Vision. Consulte la documentación sobre el control de acceso basado en roles.
¿Se pueden exportar imágenes de entrenamiento con las etiquetas que se agregaron en el portal de Custom Vision?
Sí, puede usar la API GetImages para exportar con etiquetas.
¿Cómo puedo escribir registros en este servicio?
Use el registro de diagnóstico.