Mapeo de Asentamientos Informales basado en Inteligencia Artificial
MAIIA es un algoritmo que permite mapear de forma automatizada la ubicación de asentamientos urbanos informales mediante el análisis de imágenes satelitales. Para facilitar su implementación, se distribuye mediante una imagen de sistema operativo pre-configurada (vía Docker), junto a scripts que permiten entrenar un modelo de detección y aplicarlo a imágenes nuevas en sólo dos pasos.
MAIIA is an algorithm that allows the automated mapping of the location of informal urban settlements through the analysis of satellite images. To facilitate its implementation, it is distributed via a pre-configured operating system image (via [Docker] (https://www.docker.com/)), together with scripts that allow training a detection model and applying it to new images in only two steps.
MAIIA é um algoritmo que permite o mapeamento automatizado da localização de aglomerados urbanos informais através da análise de imagens de satélite. Para facilitar a sua implementação, é distribuído através de uma imagem pré-configurada do sistema operativo (via Docker), juntamente com scripts que permitem treinar um modelo de detecção e aplicá-lo a novas imagens em apenas duas etapas.
¿Por qué la estamos compartiendo al público?
El algoritmo fue desarrollado con énfasis en su facilidad de implementación, para bajar las barreras de acceso a herramientas de inteligencia artificial (IA) y permitir que agencias de gobierno, investigadores y otros actores interesados puedan aplicarlo a sus propios casos de uso.
[English] ¿Por qué la estamos compartiendo al público?
The algorithm was developed with an emphasis on ease of implementation, to lower the barriers of access to artificial intelligence (AI) tools and allow government agencies, researchers and other stakeholders to apply it to their own use cases.
[Portugues] Por que estamos compartilhando isso com o público?
O algoritmo foi desenvolvido com ênfase na facilidade de implementação, para diminuir as barreiras de acesso às ferramentas de inteligência artificial (IA) e permitir que agências governamentais, pesquisadores e outros partes interessadas a apliquem em seus próprios casos de uso.
Los requisitos básicos para usar MAIIA son:
- Sistema operativo Linux (en una instancia local o en la nube)
- Hardware dedicado para aceleración gráfica (NVIDIA GPU)
- Docker instalado y configurado para utilizar la GPU
El proceso de instalación y puesta en marcha se describe a continuación. Es posible utilizar MAIIA en una laptop o computadora de escritorio propia que cumpla con los requisitos. Aún así, se sugiere realizar la instalación y puesta en marcha en una instancia en la nube, por el beneficio de contar con un sistema estandarizado.
The basic requirements for using MAIIA are:
- Linux operating system (on a local instance or in the cloud)
- Dedicated hardware for graphics acceleration (NVIDIA GPU)
- Docker installed and configured to use the GPU.
The installation and setup process is described below. It is possible to use MAIIA on your own laptop or desktop computer that meets the requirements. Even so, it is suggested to perform the installation and setup on a cloud instance, for the benefit of having a standardized system.
Os requisitos básicos para o uso do MAIIA são:
- Sistema operacional Linux (no local ou na nuvem)
- Hardware dedicado para aceleração gráfica (GPU NVIDIA)
- Docker instalado e configurado para usar a GPU
O processo de instalação e configuração é descrito abaixo. É possível usar MAIIA em seu próprio laptop ou computador desktop que atenda aos requisitos. compatível com laptop ou computador desktop. Entretanto, sugere-se realizar a instalação e a partida em uma instância na nuvem. na nuvem, para o benefício de ter um sistema padronizado. sistema padronizado.
(estos pasos son requeridos sólo una vez)
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Clonar o descargar el contenido de este repositorio.
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Instalar Docker y nvidia-docker.
Aclaración sobre Docker: al instalar docker, es necesario cumplir con los pasos de post-instalación.
Aclaración sobre nvidia-docker: como indican los pre-requisitos, es necesario tener instalado NVIDIA driver. Se puede descargar el instalador o seguir esta guía para la instalación a través de paquete.
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Para asegurarse de que los containers docker puedan acceder a la GPU, editar o crear el archivo
/etc/docker/daemon.jsonpara que luzca así:{ "default-runtime": "nvidia", "runtimes": { "nvidia": { "path": "nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] } } }Luego de editar el archivo, reiniciar el servicio docker para que el cambio tome efecto:
$ sudo systemctl restart docker.service -
Iniciar la imagen de docker con el código y dependencias. Desde el directorio donde se ha descargado MAIIA, ejecutar:
docker compose buildEs posible que se requiera la instalación de docker-compose versión 1.28 o superior al intentar ejecutar este comando. Para instalar la versión más reciente disponible, referirse a las instrucciones detalladas aquí:
El proceso tomará un buen rato la primera vez, ya que necesitará descargar y configurar varios componentes de software. Una vez completada la primera puesta en marcha, las subsiguientes serán casi instantáneas.
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Clone or download the content of this repository.
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Install Docker and nvidia-docker.
Clarification on Docker: when installing docker, you need to follow the post-installation steps.
Clarification on nvidia-docker: as the prerequisites indicate, you need to have NVIDIA driver installed. You can download the installer or follow this guide for installation via package.
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To ensure that docker containers can access the GPU, edit or create the
/etc/docker/daemon.jsonfile to look like this:{ "default-runtime": "nvidia", "runtimes": { "nvidia": { "path": "nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] } } }After editing the file, restart the docker service for the change to take effect:
$ sudo systemctl restart docker.service -
Start the docker image with the code and dependencies. From the directory where MAIIA has been downloaded, run:
docker compose buildInstallation of docker-compose version 1.28 or higher may be required when attempting to run this command. To install the most recent version available, refer to the detailed instructions here:
The process will take quite a while the first time, as you will need to download and configure several software components. Once the first start-up is complete, subsequent start-ups will be almost instantaneous.
(estas etapas são necessárias apenas uma vez)
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Clonar ou baixar o conteúdo deste repositório.
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Instalar Docker e nvidia-docker.
Nota sobre Docker: Ao instalar o Docker, é necessário seguir o pós-instalação.
Nota sobre nvidia-docker: como indicado nos pré-requisitos, você precisa ter Driver NVIDIA instalado. Você pode baixar o instalador ou siga este guia para instalação via pacote.
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Para garantir que os recipientes docker possam acessar a GPU, editar ou criar o arquivo
/etc/docker/daemon.jsonpara ter este aspecto:{ "default-runtime": "nvidia", "runtimes": { "nvidia": { "path": "nvidia-container-runtime", "runtimeArgs": [] } } }Depois de editar o arquivo, reinicie o serviço docker para que a mudança tenha efeito:
$ sudo systemctl restart docker.service -
Iniciar a imagem do estivador com o código e as dependências. A partir do diretório onde o MAIIA foi baixado, executado:
docker compose buildVocê pode ser solicitado a instalar docker-compose versão 1.28 ou superior* ao tentar executar este comando. para executar este comando. Para instalar a última versão disponível, consulte as instruções detalhadas aqui:
O processo levará algum tempo na primeira vez, pois você precisará baixar e configurar vários componentes de software. Uma vez que o primeiro lançamento esteja completo, os lançamentos subseqüentes serão quase instantâneos.
Estos pasos deben seguirse cada vez que se utiliza el sistema. Iniciar el contenedor de Docker, especificando el usuario y grupo correspondientes al host.
docker compose run -u $(id -u):$(id -g) maiia /bin/bash
o ejecutar:
./start
Si todo salió bien, debería ver lo siguiente:
________ _______________
___ __/__________________________________ ____/__ /________ __
__ / _ _ \_ __ \_ ___/ __ \_ ___/_ /_ __ /_ __ \_ | /| / /
_ / / __/ / / /(__ )/ /_/ / / _ __/ _ / / /_/ /_ |/ |/ /
/_/ \___//_/ /_//____/ \____//_/ /_/ /_/ \____/____/|__/
You are running this container as user with ID 1005 and group 1008,
which should map to the ID and group for your user on the Docker host. Great!
tf-docker /app >
Desde esta terminal, ejecutará los comandos de entrenamiento y predicción detallados a continuación.
These steps must be followed each time the system is used.
Start the Docker container, specifying the user and group corresponding to the host.
docker compose run -u $(id -u):$(id -g) maiia /bin/bash
or run:
./start
If all went well, you should see the following:
________ _______________
___ __/__________________________________ ____/__ /________ __
__ / _ _ \_ __ \_ ___/ __ \_ ___/_ /_ __ /_ __ \_ | /| / /
_ / / __/ / / /(__ )/ /_/ / / _ __/ _ / / /_/ /_ |/ |/ /
/_/ \___//_/ /_//____/ \____//_/ /_/ /_/ \____/____/|__/
You are running this container as user with ID 1005 and group 1008,
which should map to the ID and group for your user on the Docker host. Great!
tf-docker /app >
From this terminal, you will execute the training and prediction commands detailed below
Estes passos devem ser seguidos cada vez que o sistema for utilizado.
Iniciar o container Docker, especificando o usuário e o grupo correspondente ao host.
docker compose run -u $(id -u):$(id -g) maiia /bin/bash
Ou executar:
./start
Se tudo correu bem, você deve ver o seguinte:
________ _______________
___ __/__________________________________ ____/__ /________ __
__ / _ _ \_ __ \_ ___/ __ \_ ___/_ /_ __ /_ __ \_ | /| / /
_ / / __/ / / /(__ )/ /_/ / / _ __/ _ / / /_/ /_ |/ |/ /
/_/ \___//_/ /_//____/ \____//_/ /_/ /_/ \____/____/|__/
You are running this container as user with ID 1005 and group 1008,
which should map to the ID and group for your user on the Docker host. Great!
tf-docker /app >
A partir deste terminal, você executará os comandos de treinamento e previsão detalhados abaixo.
Si desea utilizar Jupyter Notebooks en vez de trabajar por la terminal solamente, ejecute el siguiente comando. Por defecto el contenedor iniciará una instancia de Jupyter Notebooks.
docker compose run --service-ports -u $(id -u):$(id -g) maiia
o simplemente ejecutar:
./start_jupyter
Importante: Como la arquitectura consume la memoria de la GPU mientras está cargada, solo es posible ejecutar un notebook por kernel. En caso de ejecutar el notebook de predicción luego del notebook de entrenamiento, es necesario apagar el kernel del notebook de entrenamiento luego de ejecutarlo (menú de Running, click en Shutdown).
[English] If you want to use Jupyter Notebooks instead of working through the terminal only, run the following command. By default the container will start an instance of Jupyter Notebooks.
docker compose run --service-ports -u $(id -u):$(id -g) maiia
or simply run:
./start_jupyter
Important: As the architecture consumes GPU memory while loaded, it is only possible to run one notebook per kernel. In case of running the prediction notebook after the training notebook, it is necessary to shutdown the kernel of the training notebook after running it (Running menu, click on Shutdown).
[Portugues] Se você quiser usar os cadernos Jupyter em vez de trabalhar somente através do terminal, execute o seguinte comando. Por padrão, o recipiente iniciará uma instância de Jupyter Notebooks.
docker compose run --service-ports -u $(id -u):$(id -g) maiia
ou simplesmente executar:
./start_jupyter
Importante: Como a arquitetura consome memória GPU enquanto carregada, só é possível rodar um notebook por kernel. No caso de executar o caderno de previsão após o caderno de treinamento, é necessário desligar o kernel do caderno de treinamento após executá-lo (menu Running, clique em Shutdown).
-
Proveer insumos de entrenamiento:
-
Colocar en la carpeta
data/train/images/uno o más archivos en formato GeoTIFF (.tif) de imágenes satelitales de alta resolución de una zona con áreas informales previamente identificadas. -
Colocar en la carpeta
data/train/labels/un archivo vectorial georreferenciado en formato GeoPackage con las máscaras o límites identificados manualmente de asentamientos informales en la zona cubierta por la imagen satelital.Importante: Los features del archivo vectorial deben contener una columna
classde tipo string, con el valorA. -
(Opcional) Colocar en la carpeta
data/train/areas/un archivo vectorial georreferenciado en formato GeoPackage con polígonos de áreas de interés (AOIs) donde se desea realizar el entrenamiento.Para poder practicar, y como ejemplo, en estas carpetas ya se encuentran un archivo raster y uno de máscaras (GeoPackage con áreas informales), que permiten realizar de inmediato una prueba del sistema.
-
-
Iniciar el algoritmo de entrenamiento. Desde la conexión al contenedor de docker, ejecutar:
train
Esto iniciará el entrenamiento de un modelo de reconocimiento de áreas
informales utilizando los insumos provistos. Al completarse, se creará un
archivo en formato HDF5 (.h5) del modelo entrenado dentro de la carpeta
data/models.
Es posible modificar los parámetros de entrenamiento con el comando train.
Para ver todas las opciones, ejecutar train --help. A continuación se
muestran:
Usage: train [OPTIONS]
Options:
--images-dir TEXT Path to directory containing images
--output-model-path TEXT Path to output model (.h5)
--labels-path TEXT Path to labels vector file
--aoi-path TEXT Path to AOI vector file
--size INTEGER Size of the extracted chips [default: 600]
--step-size INTEGER Step size of the extracted chips [default:
100]
--num-channels INTEGER Number of channels of input images [default:
3]
-E, --epochs INTEGER Number of epochs to train model [default:
30]
-s, --steps-per-epoch INTEGER Number of steps per epoch [default: 100]
-B, --batch-size INTEGER Batch size [default: 16]
-S, --seed INTEGER Random seed [default: 42]
--temp-dir TEXT Path to temporary directory, which will
contain extracted chips
--help Show this message and exit.
Por ejemplo, si desea entrenar por 100 epochs, con un batch size de 4, ejecutar:
train --epochs 100 --batch-size 4
-
Proveer insumo de detección:
-
Dejar en la carpeta
data/predict/images/uno o más archivos en formato GeoTIFF (.tif) con imágenes satelitales de alta resolución de la zona donde identificar áreas informales.En esta carpeta ya se encuentra un archivo raster (el mismo utilizado para entrenar) sólo con el fin de disponer de un ejemplo para testear el modelo entrenado en el paso anterior.
-
(Opcional) Colocar en la carpeta
data/predict/areas/un archivo vectorial georreferenciado en formato GeoPackage con polígonos de áreas de interés (AOIs) donde se desea realizar la predicción.
-
-
Iniciar el algoritmo de detección. Desde la conexión a la imagen de docker, ejecutar:
predictEsto iniciará el reconocimiento de áreas informales en la imagen provista, utilizando el último modelo entrenado. Al completar el proceso, quedará disponible en la carpeta
data/resultsun archivo raster georeferenciado con los límites de las áreas informales detectadas en la imagen.
Es posible modificar los parámetros de entrenamiento con el comando predict.
Para ver todas las opciones, ejecutar predict --help. A continuación se
muestran:
Usage: predict [OPTIONS]
Options:
--images-dir TEXT Path to directory containing images
--model-path TEXT Path to trained model (HDF5 format, .h5)
--output-path TEXT Path to output vector file (GPKG format, .gpkg)
--aoi-path TEXT Path to AOI vector file
--size INTEGER Size of the extracted chips [default: 100]
-t, --threshold FLOAT Threshold for filtering (between 0 and 1)
[default: 0.5]
-min, --min-area INTEGER Minimum area of detected polygons for filtering
(in meters) [default: 500]
--num-channels INTEGER Number of channels of input images [default: 3]
-B, --batch-size INTEGER Batch size [default: 16]
--temp-dir TEXT Path to temporary directory, which will contain
extracted chips
--help Show this message and exit.
Por ejemplo, si desea predecir y filtrar por un umbral de 0.3 y area minima de 1000m ejecutar:
predict --threshold 0.3 --min-area 1000
-
Provide training inputs:
-
Place in the
data/train/images/folder one or more files in GeoTIFF (.tif) format of high resolution satellite images of an area with previously identified informal areas. -
Place in the
data/train/labels/folder a geo-referenced vector file in GeoPackage format with manually identified masks or boundaries of informal settlements in the area covered by the satellite image.Important: The features of the vector file must contain a
classcolumn of type string, with the valueA. -
(Optional) Place in the folder
data/train/areas/a georeferenced vector file in GeoPackage format with polygons of areas of interest (AOIs) where you want to perform the training.In order to practice, and as an example, these folders already contain a raster file and a mask file (GeoPackage with informal areas), which allow immediate testing of the system.
-
-
Start the training algorithm. From the connection to the docker container, run:
train
This will initiate the training of an informal area recognition model using the inputs provided. Upon completion, a file in HDF5 (.h5) format of the trained model will be created inside the data/models folder.
It is possible to modify the training parameters with the train command. To see all options, run train --help. They are shown below:
Usage: train [OPTIONS]
Options:
--images-dir TEXT Path to directory containing images
--output-model-path TEXT Path to output model (.h5)
--labels-path TEXT Path to labels vector file
--aoi-path TEXT Path to AOI vector file
--size INTEGER Size of the extracted chips [default: 600]
--step-size INTEGER Step size of the extracted chips [default:
100]
--num-channels INTEGER Number of channels of input images [default:
3]
-E, --epochs INTEGER Number of epochs to train model [default:
30]
-s, --steps-per-epoch INTEGER Number of steps per epoch [default: 100]
-B, --batch-size INTEGER Batch size [default: 16]
-S, --seed INTEGER Random seed [default: 42]
--temp-dir TEXT Path to temporary directory, which will
contain extracted chips
--help Show this message and exit.
For example, if you want to train for 100 epochs, with a batch size of 4, run:
train --epochs 100 --batch-size 4
-
Provide detection input:
-
Leave in the folder
data/predict/images/one or more files in GeoTIFF (.tif) format with high resolution satellite images of the area where to identify informal areas.In this folder there is already a raster file (the same used for training) just to have an example to test the model trained in the previous step.
-
(Optional) Place in the folder
data/predict/areas/a georeferenced vector file in GeoPackage format with polygons of areas of interest (AOIs) where the prediction is to be made.
-
-
Start the detection algorithm. From the connection to the docker image, run:
predictThis will start the recognition of informal areas in the provided image, using the last trained model. When the process is completed, a georeferenced raster file with the boundaries of the informal areas detected in the image will be available in the
data/resultsfolder.It is possible to modify the training parameters with the
predictcommand. To see all options, runpredict --help. They are shown below:
Usage: predict [OPTIONS]
Options:
--images-dir TEXT Path to directory containing images
--model-path TEXT Path to trained model (HDF5 format, .h5)
--output-path TEXT Path to output vector file (GPKG format, .gpkg)
--aoi-path TEXT Path to AOI vector file
--size INTEGER Size of the extracted chips [default: 100]
-t, --threshold FLOAT Threshold for filtering (between 0 and 1)
[default: 0.5]
-min, --min-area INTEGER Minimum area of detected polygons for filtering
(in meters) [default: 500]
--num-channels INTEGER Number of channels of input images [default: 3]
-B, --batch-size INTEGER Batch size [default: 16]
--temp-dir TEXT Path to temporary directory, which will contain
extracted chips
--help Show this message and exit.
For example, if you want to predict and filter by a threshold of 0.3 and minimum area of 1000m run:
predict --threshold 0.3 --min-area 1000
-
Fornecer insumos de treinamento:
-
Colocar na pasta
data/train/images/um ou mais arquivos no formato GeoTIFF (.tif) de imagens de satélite de alta resolução de uma área com áreas informais previamente identificadas. -
Colocar na pasta
data/train/labels/um arquivo vetorial geo-referenciado em formato GeoPackage com máscaras identificadas manualmente ou limites de assentamentos informais na área coberta pela imagem de satélite.Importante: As características do arquivo vetorial devem conter uma coluna
classedo tipo tring, com o valorA. -
(Opcional) Coloque na pasta
data/train/areas/um arquivo vetorial georreferenciado em formato GeoPackage com polígonos de áreas de interesse (AOIs) onde você deseja realizar o treinamento.
A fim de praticar, e como exemplo, um arquivo raster e um arquivo de máscara (GeoPackage com áreas informais) já estão nessas pastas, o que permite testar imediatamente o sistema.
-
-
Iniciar o algoritmo de treinamento. Da conexão ao contêiner portuário, correr:
trainIsto iniciará o treinamento de um modelo de reconhecimento de área informal utilizando os insumos fornecidos. Ao final, um arquivo em formato HDF5 (.h5) do modelo treinado será criado dentro da pasta
data/models.É possível modificar os parâmetros de treinamento com o comando "treinamento". Para ver todas as opções, execute `train --help'. Eles são mostrados abaixo:
Usage: train [OPTIONS]
Options:
--images-dir TEXT Path to directory containing images
--output-model-path TEXT Path to output model (.h5)
--labels-path TEXT Path to labels vector file
--aoi-path TEXT Path to AOI vector file
--size INTEGER Size of the extracted chips [default: 600]
--step-size INTEGER Step size of the extracted chips [default:
100]
--num-channels INTEGER Number of channels of input images [default:
3]
-E, --epochs INTEGER Number of epochs to train model [default:
30]
-s, --steps-per-epoch INTEGER Number of steps per epoch [default: 100]
-B, --batch-size INTEGER Batch size [default: 16]
-S, --seed INTEGER Random seed [default: 42]
--temp-dir TEXT Path to temporary directory, which will
contain extracted chips
--help Show this message and exit.
Por exemplo, se você quiser treinar para 100 épocas, com um batch tamanho de 4, correr:
train --epochs 100 --batch-size 4
-
Fornecer dados de detecção:
-
Deixe na pasta
data/predict/images/um ou mais arquivos no formato GeoTIFF (.tif) com imagens de satélite de alta resolução da área onde identificar áreas informais.Nesta pasta já existe um arquivo raster (o mesmo utilizado para treinamento) apenas para ter um exemplo para testar o modelo treinado na etapa anterior.
-
(Opcional) Colocar na pasta
data/predict/areas/um arquivo vetorial georreferenciado em formato GeoPackage com polígonos de áreas de interesse (AOIs) onde a previsão deve ser feita.
-
-
Iniciar o algoritmo de detecção. Da conexão para a imagem do estivador, correr:
predictIsto iniciará o reconhecimento de áreas informais na imagem fornecida, utilizando o último modelo treinado. Quando o processo for concluído, um arquivo raster georreferenciado com os limites das áreas informais detectadas na imagem estará disponível na pasta 'data/results'.
É possível modificar os parâmetros de treinamento com o comando
predict. Para ver todas as opções, execute `predict --help'. Estes são mostrados abaixo:
Usage: predict [OPTIONS]
Options:
--images-dir TEXT Path to directory containing images
--model-path TEXT Path to trained model (HDF5 format, .h5)
--output-path TEXT Path to output vector file (GPKG format, .gpkg)
--aoi-path TEXT Path to AOI vector file
--size INTEGER Size of the extracted chips [default: 100]
-t, --threshold FLOAT Threshold for filtering (between 0 and 1)
[default: 0.5]
-min, --min-area INTEGER Minimum area of detected polygons for filtering
(in meters) [default: 500]
--num-channels INTEGER Number of channels of input images [default: 3]
-B, --batch-size INTEGER Batch size [default: 16]
--temp-dir TEXT Path to temporary directory, which will contain
extracted chips
--help Show this message and exit.
Por exemplo, se você quiser prever e filtrar por um limiar de 0,3 e uma área mínima de 1000m de execução:
predict --threshold 0.3 --min-area 1000
En caso de que alguno de los procesos falle por falta de recursos (en general, por no disponer de suficiente memoria RAM de la GPU) se pueden usar ciertos parámetros que reducen la carga de procesamiento, a costa de una posible reducción de la calidad de resultados.
Para entrenar, puede reducirse el parámetro "batch size" (que por defecto es
16), usando --batch-size n, donde "n" es un número menor. Por ejemplo:
train --batch-size 2
Al inferir, puede reducirse el parámetro "window size" (que por defecto es
100), usando --size n, donde "n" es un número menor. Por ejemplo:
predict --size 50
In case any of the processes fails due to lack of resources (usually due to insufficient GPU RAM), certain parameters can be used to reduce the processing load, at the cost of a possible reduction in the quality of the results.
For training, you can reduce the "batch size" parameter (which by default is 16), using --batch-size n, where "n" is a smaller number. For example:
train --batch-size 2
Al inferir, puede reducirse el parámetro "window size" (que por defecto es 100), usando --size n, donde "n" es un número menor. Por ejemplo:
predict --size 50
No caso de algum dos processos falhar por falta de recursos (geralmente devido à insuficiência de GPU RAM), certos parâmetros podem ser usados para reduzir a carga de processamento, ao custo de uma possível redução na qualidade dos resultados.
Para treinamento, você pode reduzir o parâmetro de tamanho do lote (que por padrão é 16), utilizando --batch-size n, onde "n" é um número menor. Por exemplo:
train --batch-size 2
Ao inferir, você pode reduzir o parâmetro "tamanho da janela" (que por padrão é 100), utilizando - tamanho n, onde "n" é um número menor. Por exemplo:
predict --size 50
Si se realizan cambios en la implementación interna de MAIIA (o se actualiza el
código desde el repositorio de git), es necesario construir la imagen de Docker
nuevamente, ejecutando el comando docker compose build, como fue descripto
en la sección de Instalación.
If changes are made to the internal MAIIA implementation (or code is updated from the git repository), it is necessary to build the Docker image again, by running the docker compose build command, as described in the Installation section.
Se você fizer alterações na implementação interna do MAIIA (ou atualizar o código do repositório git), você precisa construir a imagem do Docker novamente, executando o comando docker compose build, como descrito na seção Instalação.
Reportes de bugs y pull requests pueden ser reportados en la página de issues de este repositorio. Este proyecto está destinado a ser un espacio seguro y acogedor para la colaboración, y se espera que los contribuyentes se adhieran al código de conducta Contributor Covenant.
Bug reports and pull requests can be reported on the issues page of this repository. This project is intended to be a safe and welcoming space for collaboration, and contributors are expected to adhere to the code of conduct Contributor Covenant.
Relatórios de erros e pull requests podem ser relatados na página de edições deste repositório. Este projeto pretende ser um espaço seguro e acolhedor para colaboração, e espera-se que os colaboradores adiram ao código de conduta Pacto de Contribuintes.
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