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描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/app-auth/apps/{app_id} 响应示例 状态码: 200 OK
过滤事件发生时间的截止时间,默认不过滤。 offset 否 Integer 分页列表的起始页,默认为0。 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,默认为1000。 sort_by 否 String 指定排序字段,默认为occur_time(事件产生时间)。 order
创建训练作业费用示例 计费周期 按需计费资源按秒计费,每一个小时整点结算一次费用(以北京时间为准),结算完毕后进入新的计费周期。 对于专属资源池:计费的起点以资源池创建成功的时间点为准,终点以资源池删除时间为准。 专属资源池从创建到启用需要一定时长,计费的起点是创建成功的时间点,而非创建时
包年/包月资源 对于包年/包月计费模式的资源,用户在购买时会一次性付费,服务将在到期后自动停止使用。 如果在计费周期内不再使用包年/包月资源,您可以执行退订操作,系统将根据资源是否属于五天无理由退订、是否使用代金券和折扣券等条件返还一定金额到您的账户。详细的退订规则请参见云服务退订规则概览。
String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 更新API的授权关系。 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/{service_id}/app-auth-apis/{api_id}/app-auth-api
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/app-auth/apps/{app_id}/app-code { "workspace_id"
7”。 engine_name String 引擎规格的名称。如“Caffe”。 engine_version String 引擎规格的版本。对一个引擎名称,有多个版本的引擎,如使用python2.7的"Caffe-1.0.0-python2.7"等。 v1_compatible Boolean
Boxes Per Image 横坐标:单张图片中框的标准差。单张图片只有一个框时,标准差为0。标准差的值越大,表示图片中框大小不一程度越高。 纵坐标:图片数量。 对模型而言一张图中框如果比较多且大小不一,是比较难检测的,可以根据场景添加数据用作训练,或者实际使用没有这种场景可直接删除。
描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/app-auth/apps/{app_id}/app-code/{app_code}
String 系统自动生成的network名称,相当于networkId。networkId指的是ModelArts基于用户输入的网络名称生成的唯一ID值。 creationTimestamp String 时间戳,例如"2021-11-01T03:49:41Z"。 labels NetworkMetadataLabels
# job名字,需要和configmap中名字保持一致 namespace: default # 和configmap保持一致 labels: ring-controller.cce: ascend-1980
在Workflow中更新已部署的服务 场景介绍 大部分场景下的工作流都是第一次运行部署新服务,后续进行模型迭代时,需要对已部署的服务进行更新。因此需要在同一条工作流中,同时支持服务的部署及更新能力。 编写工作流 基于编写工作流代码示例的场景案例进行改造,代码编写示例如下: from
上执行,这种情况可以通过输出日志来进行判断。 自助性能调优三板斧 基于上一步完成的性能测试,为了最大化模型推理性能,首先确保当前使用的CANN版本是最新版本(最新版本请见此处),每个迭代的CANN版本都有一定的性能收益。在此基础上,可以进行三板斧自助工具式性能调优。这些调优过程由
import workflow as wf # 定义统一存储对象管理输出目录 output_storage = wf.data.OutputStorage(name="output_storage", description="输出目录统一配置", default="**") # 数据集对象
基于StyleGan2用于在数据集较小的情形下,随机生成相似图像。StyleGAN提出了一个新的生成器结构,能够控制所生成图像的高层级属性(high-level attributes),如发型、雀斑等;并且生成的图像在一些评价标准上得分更好。而本算法又增加了数据增强算法,可以在较少样本的情况下
两个点组成,矩形的左上角为第一个点,矩形的右下角为第二个点(即第一个点x坐标一定小于第二个点的x坐标,第一个点y坐标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成,按顺序连接成一个多边形。 circle
支持购买Cluster资源。 本方案目前仅适用于企业客户,并且需要用户具备k8s集群相关技能。 资源规格要求 推理部署推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Cluster资源。 获取软件 获取插件代码包AscendCloud-6.3.906-xxx.zip中的AscendCloud-AIGC-6
户资源,协助用户自动化一些繁琐和耗时的操作。同时,委托凭证会同步到用户的作业中(Notebook实例和训练作业),用户在作业中可以使用委托凭证自行访问自己的资源。 在ModelArts服务中委托授权有两种方式: 1、一键式委托授权 ModelArts提供了一键式自动授权功能,用户
部署参数,当前仅支持Docker,如表9所示。 表9 Docker部署参数数据结构说明 参数 参数类型 说明 namespace String SWR组织名称,全局唯一。 image_name String 镜像名称。 image_tag String 镜像标签。 annotations Map<String
String 系统自动生成的network名称,相当于networkId。networkId指的是ModelArts基于用户输入的网络名称生成的唯一ID值。 creationTimestamp String 时间戳,例如"2021-11-01T03:49:41Z"。 labels NetworkMetadataLabels