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ModelArts中注册镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将基础镜像上传后,可在SWR中查看已上传的镜像。但在ModelArts中还需要完成镜像注册后,才能在后续的Notebook中使用。 访问ModelArts,在镜像管理中选择注册镜像,如图所示: 图1 注册镜像 选择已上传的镜
PI接口功能,无误后将自定义镜像上传至SWR服务。 将自定义镜像创建为AI应用:将上传至SWR服务的镜像导入ModelArts的AI应用管理。 将AI应用部署为在线服务:将导入的模型部署上线。 本地构建镜像 以linux x86_x64架构的主机为例,您可以购买相同规格的ECS或
注意:如提示uid重复,则单击“Change uid”,修改json中的uid后单击“Import”。 图4 修改uid 导入成功后,在Dashboards下,即可看到导入的视图,单击视图即可打开监控。 模板使用 导入成功后,单击想查看的模板即可查看响应内容。这里介绍一些常用功能的使用。 切换数据源和资源池 图5
在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1:根据导入模型或模型调试生成的模型对象进行模型对象删除 1 2 3 4 5 6 from modelarts.session import Session
API接口功能,无误后将自定义镜像上传至SWR服务。 将自定义镜像创建为AI应用:将上传至SWR服务的镜像导入ModelArts的AI应用。 将AI应用部署为在线服务:将导入的模型部署上线。 本地构建镜像 以linux x86_x64架构的主机为例,您可以购买相同规格的ECS或者
在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1:根据导入模型生成的模型对象进行模型详情查询 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts.session import Session
dn_short.pt”。 处理方法 在模型目录中删除“/home/mind/model/v0432/cdn_short.pt”文件,重新导入模型后进行部署在线服务即可正常预测。 父主题: 服务部署
Sequential() from keras.layers import Dense import tensorflow as tf # 导入训练数据集 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train),(x_test, y_test)
ABCDEFJ....”,则调用接口时将“X-Auth-Token: ABCDEFJ....”加到请求消息头即可,如下所示。 GET https://modelarts.cn-north-1.myhuaweicloud.com/v1/{project_id}/services Content-Type:
创建数据集 创建数据集,支持从OBS中导入数据。 create_dataset(session, dataset_name=None, data_type=None, data_sources=None, work_path=None, dataset_type=None, **kwargs)
在开发环境中部署本地服务进行调试 可以通过部署本地服务来进行调试,即在导入模型或模型调试后,在开发环境Notebook中部署Predictor进行本地推理。 只支持使用ModelArts Notebook部署本地服务。 开发环境本地服务Predictor和在线服务Predictor说明
rts管理控制台使用,支持导入工作流。 将订阅成功的Workflow导入至ModelArts控制台。 方式一:从Workflow详情页进入ModelArts控制台 在Workflow详情页单击“运行”,在弹出来的对话框中选择、填写图1所示信息,单击“导入”跳转至ModelArts控制台的Workflow的详情页。
Pytorch通过spawn模式创建了多个进程,每个进程会调用多进程方式使用Mox下载数据。此时子进程会不断销毁重建,Mox也就会不断的被导入,导致打印很多Mox的版本信息。 处理方法 为避免训练作业Pytorch Mox日志反复输出的问题,需要您在“启动文件”中添加如下代码,当“MOX_SILENT_MODE
信息可以参考下图查看,组织名称在“容器镜像服务>组织管理”创建。 注册镜像 在ModelArts Console上注册镜像 登录ModelArts控制台,在左侧导航栏选择“镜像管理”,进入镜像管理页面。 单击“注册镜像”,镜像源即为1.将镜像推到SWR中推送到SWR中的镜像。请将
odelArts的“AI应用管理”中准备好待发布的模型。在“AI应用管理”界面创建或发布模型的相关操作请参见管理AI应用简介。使用容器镜像导入的模型和其他训练产生的模型都支持发布至AI Gallery。 如果是发布HiLens技能,已经在HiLens技能管理中准备好待发布的技能。发布技能的相关操作请参见发布技能。
订阅的AI应用一直处于等待同步状态 问题现象 订阅的AI应用一直处于等待同步状态,可能原因如下: 我的订阅列表上方提示“由于ModelArts的数据存储、模型导入以及部署上线等功能依赖OBS、SWR等服务,需获取依赖服务的授权后,才能正常使用ModelArts的相关功能。” 图1 AI应用等待同步
加密算法采用了国际通用的AES算法。 传输中的数据保护 在ModelArts中导入AI应用时,支持用户自己选择HTTP和HTTPS两种传输协议,为保证数据传输的安全性,推荐用户使用更加安全的HTTPS协议。 数据完整性检查 推理部署功能模块涉及到的用户模型文件和发布到AIGall
import_annotations 是否自动导入输入目录下的标注信息,支持检测/图像分类/文本分类。可选值如下: true:导入输入目录下的标注信息(默认值) false:不导入输入目录下的标注信息 否 str、Placeholder import_type 导入方式。可选值如下: dir:目录导入 manifest:按manifest文件导入
8 AI引擎,运行环境为“python2.7”,内置输入输出模式为未定义模式,请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在OBS上的TensorFlow模型包,确保您使用的OBS目录与ModelAr
8 AI引擎,运行环境为“python3.6”,内置输入输出模式为未定义模式,请根据模型功能或业务场景重新选择合适的输入输出模式。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的model目录。 模板输入 存储在OBS上的TensorFlow模型包,确保您使用的OBS目录与ModelAr