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已经准备好训练算法,具体操作请参见创建算法。 操作流程介绍 创建训练作业的操作步骤如下所示。 进入创建训练作业页面。 配置训练作业基本信息。 根据不同的算法来源,选择不同的训练作业创建方式。 使用已有算法创建训练作业:选择创建方式(使用我的算法) 使用订阅算法创建训练作业:选择创建方式(使用订阅算法)
传输完成文件大小(字节)。 import_path String 导入的OBS路径或manifest路径。 导入manifest时,path必须精确到具体manifest文件。 导入为目录时,目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_type Integer 导入方式。可选值如下:
需要给ModelArts进行委托授权。 购买Server资源时,需要选择虚拟私有云用于网络通信,您可以使用已有的虚拟私有云或新创建的虚拟私有云。 若使用密钥对作为登录裸金属服务器的鉴权方式,您可以使用已有的密钥对或新创建的密钥对。 在ModelArts控制台购买Server资源。
在使用这些预置框架进行模型训练时,训练的启动命令也需要做相应适配。 本章节详细介绍基于不同的预置框架创建训练作业时,如何修改训练的启动文件。 Ascend-Powered-Engine框架启动原理 在ModelArts创建训练作业界面选择AI框架时,有一个AI框架是“Ascend
Gallery中,您可以将个人开发的算法免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的算法管理中已准备好待发布的算法。创建算法的相关操作请参见创建算法。 创建算法时,算法代码存储的OBS桶内不能存在文件和文件夹重名的情况,这样算法可能会发布失败。如果算法发布成功,则代码开放会失败。
资源池创建失败的原因与解决方法? 本文主要介绍在ModelArts资源池创建失败时,如何查找失败原因,并解决问题。 问题定位 您可以参考以下步骤,查看资源池创建失败的报错信息,并根据相应的解决方法解决问题: 登录ModelArts控制台,单击弹性集群,单击资源池列表上方的“操作记录”查看创建失败的资源池。
不允许子账号使用公共资源池创建作业 本章节介绍如何控制ModelArts用户权限,限制用户使用ModelArts公共资源池的资源创建训练作业、创建开发环境实例,部署推理服务等。 场景介绍 对于ModelArts专属资源池的用户,不允许使用公共资源池创建训练作业、创建Notebook实例
创建新版Notebook无法使用已购买的专属资源池,如何解决? 问题现象 已购买专属资源池,但创建Notebook时该资源池不可选择,无法创建Notebook。 提示当前专属资源池未初始化开发环境,请到专属资源池页面初始化开发环境。 原因分析 新购买的专属资源池,需要初始化环境才能用于创建Notebook。
创建Workflow训练作业节点 功能介绍 该节点通过对算法、输入、输出的定义,实现ModelArts作业管理的能力。主要用于数据处理、模型训练、模型评估等场景。主要应用场景如下: 当需要对图像进行增强,对语音进行除噪等操作时,可以使用该节点进行数据的预处理。 对于一些物体检测,
an invalid key 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 切分数据时,选择的数据不对。 处理方法 尝试如下代码: X = dataset.iloc[:,:-1].values 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。
填入超参的默认值。创建训练作业时,默认使用该值进行训练。 约束 单击“约束”。在弹出对话框中,支持用户设置默认值的取值范围或者枚举值范围。 必须 选择是或否。 选择否,则在使用该算法创建训练作业时,支持在创建训练作业页面删除该超参。 选择是,则在使用该算法创建训练作业时,不支持在创建训练作业页面删除该超参。
开发用于预置框架训练的代码 当您使用ModelArts Standard提供的预置框架创建算法时,您需要提前完成算法的代码开发。本章详细介绍如何改造本地代码以适配ModelArts上的训练。 创建算法时,您需要在创建页面提供代码目录路径、代码目录路径中的启动文件、训练输入路径参数和训练输出路
Run”即完成训练作业创建。 图27 使用预置镜像创建训练作业 使用自定义镜像创建训练作业。 使用自定义镜像创建训练作业和使用预置镜像创建训练作业的差别,在于Image Path处填入了自定义镜像的地址。填写完训练作业参数后,单击“Apply and Run”即完成训练作业创建。 在选择AI
量服务”界面,列举了用户所创建的批量服务。 前提条件 数据已完成准备:已在ModelArts中创建状态“正常”可用的模型。 准备好需要批量处理的数据,并上传至OBS目录。 已在OBS创建至少1个空的文件夹,用于存储输出的内容。 背景信息 用户最多可创建1000个批量服务。 根据模
创建并完成图像分类的智能标注任务 本节通过调用一系列API,以创建并完成智能标注任务为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建智能标注任务的流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用启动智能任务接
Standard资源池,提供了在使用ModelArts进行AI开发(包括自动学习、创建Workflow工作流、创建Notebook实例、创建训练作业和创建推理服务)所需的计算资源,您可根据需要购买使用Standard资源池。 图1 在AI开发时使用Standard资源池 ModelArts Standard资源池说明
进行区分方便后续模型构建和开发时选择对应的数据集版本进行使用。 关于数据集版本 针对刚创建的数据集(未发布前),无数据集版本信息,必须执行发布操作后,才能应用于模型开发或训练。 数据集版本,默认按V001、V002递增规则进行命名,您也可以在发布时自定义设置。 您可以将任意一个版
如果不再使用ModelArts,如何停止收费? 在ModelArts中进行AI全流程开发时,主要包括存储费用、资源费用。如果不再使用ModelArts,需要停止/删除ModelArts中运行的服务;删除在OBS中存储的数据;删除在EVS中存储的数据。 清理存储数据 由于Model
从本地上传数据到ModelArts数据集 前提条件 已存在创建完成的数据集。 创建一个空的OBS桶,OBS桶与ModelArts在同一区域,并确保用户具有OBS桶的操作权限。 本地上传 文件型和表格型数据均支持从本地上传。从本地上传的数据存储在OBS目录中,请先提前创建OBS桶。 从本地上传的数据单次最
该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。 在使用订阅算法时序预测-time_series_v2训练时,超参:window设置为60。训练完成并创建模型后,部署在线服务,进行预测,当预测的数据行数小于window超参值时,日志中有报错信息:ERROR: data is shorter than windows