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使用DCGM监控Lite Server资源 场景描述 本文主要介绍如何在Lite Server上配置DCGM监控,用于监控Lite Server上的GPU资源。 DCGM是用于管理和监控基于Linux系统的NVIDIA GPU大规模集群的一体化工具,提供多种能力,包括主动健康监控、诊断
查询数据集监控数据 功能介绍 查询数据集在指定时间范围内的监控数据。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/dat
无需处理。 AI处理器AI CORE时钟频率 ma_container_npu_ai_core_frequency_hertz 昇腾系列AI处理器AI Core时钟频率 赫兹(Hz) >0 NA NA NA AI处理器电压 ma_container_npu_ai_core_voltage_volts
获取智能任务的信息 功能介绍 获取智能任务的详细信息,支持查询“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定路径参数“task_id”来查询某个具体任务的详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK
在Windows上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在Windows操作系统的PC中安装配置Grafana。 操作步骤 下载Grafana安装包。 进入下载链接,单击Download the installer,等待下载成功即可。 安装Grafana。 双击安装包,按照指示流程安装完成即可。
使用自动分组智能标注作业 为了提升智能标注算法精度,可以均衡标注多个类别,有助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法,您可以针对您选中的数据,执行自动分组,提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理,先使用聚类算法对未标注图片进行聚类,再根据聚类
在Linux上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在Linux操作系统的PC中安装配置Grafana。 前提条件 一台可访问外网的Ubuntu服务器。如果没有请具备以下条件: 准备一台ECS服务器(建议规格选8U或者以上,镜像选择Ubuntu,建议选择22.04版本,本
在Notebook上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在ModelArts Standard的Notebook中安装配置Grafana。 前提条件 已创建CPU或GPU类型的Notebook实例,并处于运行中。 打开Terminal。 操作步骤 在Terminal中依
分页查询智能任务列表 功能介绍 分页查询智能任务列表,包括“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定“type”参数来单独查询某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。
监控Lite Cluster资源 使用AOM查看Lite Cluster监控指标 使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标 父主题: Lite Cluster资源管理
在数据集管理中,对难例的管理有如下场景。 智能标注后,确认难例 将数据集中的数据标注为难例 目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持难例发现功能。 智能标注后,确认难例 “智能标注”任务执行过程中,ModelArts将自动识别难例,并完成标注。当智能标注结束后,难例标注结果将呈现在
查询单个智能标注样本的信息 功能介绍 查询单个智能标注样本的信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/data
监控Lite Server资源 使用CES监控Lite Server资源 使用DCGM监控Lite Server资源 父主题: Lite Server资源管理
查询智能标注的样本列表 功能介绍 查询数据集中智能标注的样本列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/data
通过智能标注方式标注数据 创建智能标注作业 确认智能标注作业的数据难例 使用自动分组智能标注作业 父主题: 标注ModelArts数据集中的数据
训练作业的监控内存指标持续升高直至作业失败 问题现象 训练作业的“状态”为“运行失败”。 原因分析 训练作业的监控内存指标持续升高,导致最后训练作业失败。 处理步骤 查询训练作业的日志和监控信息,是否存在明确的OOM报错信息。 是,训练作业的日志里存在OOM报错,执行2。 否,训
在ModelArts中智能标注完成后新加入数据需要重新训练吗? 智能标注完成后,需要对标注结果进行确认。 如果未确认标注结果,直接加入新数据,重新智能标注,会将待确认的数据和新加入的数据全部重新训练。 如果确认标注结果后,再加入新数据,只重新训练标注新的数据。 父主题: Standard数据准备
在左侧导航栏,选择“云服务监控 > ModelArts”。 查看监控图表。 查看在线服务监控图表:单击目标在线服务“操作”列的“查看监控指标”。 查看模型负载监控图标:单击目标在线服务左侧的,在下拉列表中选择模型负载“操作”列的“查看监控指标”。 在监控区域,您可以通过选择时长,查看对应时间的监控数据。
AI开发基本流程介绍 什么是AI开发 AI(人工智能)是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行
注数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下,由机器模拟人类智能,使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务(Web