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使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配,实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别,示例采用的数据集为MNIST官方数据集。
使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配,实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别,示例采用的数据集为MNIST官方数据集。
le从0制作自定义镜像。 场景三:通过预置的镜像创建Notebook实例,在预置镜像上安装对应的自定义软件和依赖,进而将运行的实例环境以容器镜像的方式保存下来。具体案例参考在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像。 Notebook自定义镜像规范 制作自定义镜像时,Base镜像需满足如下规范:
AI应用的自定义镜像制作场景二 场景三:预置镜像既不满足软件环境要求,同时需要放入模型包,新的镜像超过35G,在服务器(如ECS)上制作。具体案例参考在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理。 图3 AI应用的自定义镜像制作场景三 约束限制 自定义镜像中不能包含恶意代码。
平台约束)。具体案例参考: 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(PyTorch+CPU/GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(MPI+CPU/GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Tensorflow+GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(MindSpore+Ascend)
使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 使用预置框架构建自定义镜像原理介绍 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的训练作业;但是随着业务逻辑的逐渐复杂,您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候,可以使用预置框架构建自定义镜像,即在创建训练作业页面
在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 场景说明 本案例将基于ModelArts提供的MindSpore预置镜像,并借助ModelArts命令行工具(请参考ma-cli镜像构建命令介绍),通过加载镜像构建模板并修改Dockerfile,构建出一个新镜像,最后注册后在Notebook使用。
在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以针对该引擎构建自定义镜像,并将镜像导入ModelArts,创建为AI应用。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成AI应用的创建,并部署成在线服务。 操作流程如下: 本地构建镜像:在本地制作自定义镜像包,镜
方式一:在Notebook实例创建页面,镜像类型选择“自定义镜像”,名称选择上述保存的镜像。 图3 创建基于自定义镜像的Notebook实例 方式二:在“镜像管理”页面,单击某个镜像的镜像详情,在镜像详情页,单击“创建Notebook”,也会跳转到基于该自定义镜像创建Notebook的页面。 常见问题
注册镜像时,“架构”和“类型”需要和镜像源保持一致,否则在使用此自定义镜像创建Notebook时会创建失败。 创建开发环境并使用 镜像注册成功后,即可在ModelArts控制台的Notebook页面,创建开发环境时选择该自定义镜像。 图7 创建开发环境 打开开发环境,即可看到Docke
在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 场景说明 本文详细介绍如何将本地已经制作好的模型包导入ModelArts的开发环境Notebook中进行调试和保存,然后将保存后的镜像部署到推理。本案例仅适用于华为云北京四和上海一站点。 操作流程如下: Step1 在Notebook中复制模型包
rts提供自定义镜像功能支持用户自定义运行引擎。 ModelArts底层采用容器技术,自定义镜像指的是用户自行制作容器镜像并在ModelArts上运行。自定义镜像功能支持自由文本形式的命令行参数和环境变量,灵活性比较高,便于支持任意计算引擎的作业启动需求。 在制作自定义镜像的时候
在Notebook中构建一个新镜像:在ModelArts的开发环境Notebook中制作自定义镜像,镜像规范可参考创建AI应用的自定义镜像规范。 Step2 构建成功的镜像注册到镜像管理模块:将构建成功的自定义镜像注册到ModelArts的镜像管理模块中,方便下一步调试。 Step3 在N
制作自定义镜像用于推理 AI应用的自定义镜像制作流程 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 父主题: 制作自定义镜像用于ModelArts
训练作业”,默认进入“训练作业”列表。 在“创建训练作业”页面,填写相关参数信息,然后单击“下一步”。 创建方式:选择“自定义算法”。 镜像来源:选择“自定义”。 镜像地址:Step5 制作自定义镜像中创建的镜像。“swr.cn-north-4.myhuaweicloud.com/deep-learning/tensorflow:2
像。注册后的镜像可以用于创建Notebook。 在Notebook中使用自定义镜像创建Notebook并调试,调试成功后,保存镜像。 在Notebook中使用自定义镜像创建Notebook操作请参见基于自定义镜像创建Notebook实例。 保存Notebook镜像操作请参见保存Notebook镜像环境。
制作自定义镜像用于训练模型 训练作业的自定义镜像制作流程 使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(PyTorch+CPU/GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(MPI+CPU/GPU) 从0
04,通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标:构建安装如下软件的容器镜像,并在ModelArts平台上使用CPU/GPU规格资源运行训练任务。 ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 pytorch-1.8.1 操作流程 使用自定义镜像创建训练作业时,
04,通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标:构建安装如下软件的容器镜像,并在ModelArts平台上使用CPU/GPU规格资源运行训练任务。 ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 openmpi-3.0.0 操作流程 使用自定义镜像创建训练作业时,
制作自定义镜像用于创建Notebook Notebook的自定义镜像制作方法 在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 父主题: 制作自定义镜像用于ModelArts