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历史API 数据管理(旧版) 开发环境(旧版) 训练管理(旧版)
dataset_id 否 String 训练作业的数据集ID,可参考数据管理获取。需要与dataset_version_id同时出现,但是不可与inputs同时出现。 dataset_version_id 否 String 训练作业的数据集版本ID,可参考数据管理获取。需要与dataset_id
使用WebSocket协议的方式访问在线服务:WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单,允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中,浏览器和服务器只需要完成一次握手,两者之间就可以建立持久性的连接,并进行双向数据传输。 使用Server-Sent Events协议的方式访问在线服务:Server-Sent
Workflow高阶能力 在Workflow中使用大数据能力(DLI/MRS) 在Workflow中指定仅运行部分节点 父主题: 开发Workflow命令参考
String 训练作业需要的数据集OBS路径URL,默认为空。如:“/usr/data/”。不可与data_source或者dataset_id/dataset_version_id同时出现,但必须有其一。 dataset_id 否 String 训练作业的数据集ID。应与datase
智能边缘平台(Intelligent EdgeFabric)通过纳管您的边缘节点,提供将云上应用延伸到边缘的能力,联动边缘和云端的数据,满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。 ModelArts支持将模型通过智能边缘平台IEF,在边缘节点将模型部署为一个Web服务。您可以通过API接口访问边缘服务。
单机多卡 线下容器镜像构建及调试 上传镜像 上传数据和算法至SFS(首次使用时需要) 使用Notebook进行代码调试 创建训练任务 父主题: 调试与训练
发布分享 发布免费算法 发布免费模型 发布数据 发布Notebook 父主题: AI Gallery(旧版)
方法2:使用ib_write_bw测试RDMA的读写处理确定带宽 服务器A:服务端从mlx4_0网卡接收数据 ib_write_bw -a -d mlx5_0 服务器B:客户端向服务端mlx4_0网卡发送数据。 ib_write_bw -a -F 服务器A的IP -d mlx5_0 --report_gbits
算法带宽 = 数据量 / 时间 但是这个计算公式的前提是用Ring算法,Tree算法的总线带宽不可以这么计算。 如果Tree算法算出来的总线带宽相当于是相对Ring算法的性能加速。算法计算总耗时减少了,所以用公式算出来的总线带宽也增加了。理论上Tree算法是比Ring算法更优的
部署类型: 在线服务 将AI应用部署为一个Web Service,并且提供在线的测试UI与监控功能。 批量服务 批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。 边缘服务 通过智能边缘平台,在边缘节点将AI应用部署为一个Web Service。
回传此“uuid”用于跟踪请求,如无此需要可不填写meta。“data”包含了一个“req_data”的数组,可传入单条或多条请求数据,其中每个数据的参数由AI应用决定,比如本例中的“sepal_length”、“sepal_width”等。 参数填写完成,单击“Send”发送请
相关章节 创建单机多卡的分布式训练(DataParallel):介绍单机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 创建多机多卡的分布式训练(DistributedDataParallel):介绍多机多卡数据并行分布式训练原理和代码改造点。 示例:创建DDP分布式训练(PyTorch
构建Workflow多分支运行场景 Workflow多分支运行介绍 构建条件节点控制分支执行 配置节点参数控制分支执行 配置多分支节点数据 父主题: 开发Workflow命令参考
Standard训练作业 功能咨询 训练过程读取数据 编写训练代码 创建训练作业 管理训练作业版本 查看作业详情
例如:ResNet-50、YOLOv5模型使用FP16。BertLarge使用FP32。 - 模型变更频率 模型变更场景如下: 数据增量,模型算子未变更。 数据增量,模型算子变化,例如: 网络结构变化。 AI框架版本升级,使用了新版本算子。 例如:每半年对模型进行一次变更,变更的内容包含模型结构,并升级AI框架。
享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后,检查NPU卡状态。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info
单击“预测”进行测试,预测完成后,右侧“返回结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期,可在“数据标注”页签,重新进行模型训练及模型部署。如果您对模型预测结果满意,可根据界面提示调用接口访问在线服务。 输入代码:其中预测分析要求数据集中数据的预测列名称为class,否则会导致预测失败。 { "data":
通过PyCharm远程使用Notebook实例 使用PyCharm Toolkit插件连接Notebook 使用PyCharm手动连接Notebook 使用PyCharm上传数据至Notebook 父主题: 使用Notebook进行AI开发调试
IBRARY_PATH:/home/ma-user/lib/lib Step7 下载数据集 先创建文件夹用来存放数据集。 mkdir datasets cd datasets 训练使用的开源数据集链接:https://huggingface.co/datasets/Languag