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创建数据集版本 为数据集创建新的版本。 dataset.create_version(name=None, version_format=None, label_task_type=None, label_task_id=None, **kwargs) 示例代码 示例一:为数据集创建新的版本
如何在ModelArts上获得RANK_TABLE_FILE进行分布式训练? ModelArts会帮用户生成RANK_TABLE_FILE文件,可通过环境变量查看文件位置。 在Notebook中打开terminal,可以运行如下命令查看RANK_TABLE_FILE: 1 env
Session() # 查询数据集列表 dataset_list = Dataset.list_datasets(session) print(dataset_list) # 打印出查询结果 示例二:根据数据集类型查询数据集列表 # 查询图像分类数据集 dataset_list =
的文件相同。即用户在Notebook中新建的,或者是从OBS目录中同步的文件。 挂载OBS存储的Notebook,JupyterLab目录的文件可以与OBS的文件进行同步,使用JupyterLab文件上传下载功能。Terminal的文件与JupyterLab目录的文件相同。 挂载
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
复制数据至容器中空间不足 问题现象 ModelArts训练作业运行时,日志中遇到如下报错,导致数据无法复制至容器中。 OSError:[Errno 28] No space left on device 原因分析 数据下载至容器的位置空间不足。 处理方法 请排查是否将数据下载至“
remove_sample_usage 否 Boolean 发布时是否清除数据集已有的usage信息。可选值如下: true:发布时清除数据集已有的usage信息(默认值) false:发布时不清除数据集已有的usage信息 train_evaluate_sample_ratio
as f: file_bytes = f.read() 以二进制模式打开的文件也支持读取一行或者读取所有行,用法不变。 将字符串写入一个文件。 例如将字符串“Hello World!”写入OBS文件“obs://bucket_name/obs_file.txt”中。 1 2 import
ma-cli可以使用add-template命令将镜像模板加载到指定文件夹下,默认路径为当前命令所在的路径。 比如${current_dir}/.ma/${template_name}/。也可以通过--dest命令指定保存的路径。当保存的路径已经有同名的模板文件夹时,可以使用--force | -f参数进行强制覆盖。
启动智能标注前,保证当前系统中不存在正在进行中的智能标注任务。 检查用于标注的图片数据,确保您的图片数据中,不存在RGBA四通道图片。如果存在四通道图片,智能标注任务将运行失败,因此,请从数据集中删除四通道图片后,再启动智能标注。 启动智能标注作业 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“数据准备 >
新增一个panel后,即可在其中查询相应的数据。将数据源和资源池进行如下的相应选择,即可应用当前DashBoard的对应配置。 图9 使用当前DashBoard的配置 创建Dashboards查看指标 打开“DashBoards”,单击“New”,选择“New Dashboards”。 在New Dashboards界面,单击“Add
2版本或者最新版本进行远程连接。 VS Code安装指导如下: 图2 Windows系统下VS Code安装指导 Linux系统下,执行命令sudo dpkg -i code_1.85.2-1705561292_amd64.deb安装。 Linux系统用户,需要在非root用户进行VS Code安装。
删除数据集 功能介绍 删除数据集,但不删除数据集的源数据。 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 DELETE /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}
部署模型为在线服务 模型准备完成后,您可以将模型部署为在线服务,对在线服务进行预测和调用。 约束与限制 单个用户最多可创建20个在线服务。 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。 由于在线运行需消耗资源,确保账户未欠费。 部署服务操作需要镜
在线服务和批量服务有什么区别? 在线服务 将模型部署为一个Web服务,您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 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。 批量服务一次性推理批量数据,处理完服务结束。在线服务提供API接口,供用户调用推理。 父主题:
导入数据集失败 导入数据集失败可能原因为OBS桶类型选择错误,请您选择标准存储类型的桶导入。 父主题: Standard数据管理
ma-cli auto-completion自动补全命令 命令行自动补全是指用户可以在Terminal中输入命令前缀通过Tab键自动提示支持的ma-cli命令。ma-cli自动补全功能需要手动在Terminal中激活。执行ma-cli auto-completion命令,用户根据
Schema列表。 status Integer 数据集状态。当前可选值: 0:数据集创建中 1:数据集正常 2:数据集删除中 3:数据集已删除 4:数据集异常 5:数据集同步中 6:数据集发布中 7:数据集版本切换中 8:数据集导入中 third_path String 第三方路径。
on参数。此外,如果用户在命令行中同时指定YAML_FILE配置文件和option参数,命令行中指定的option参数的值将会覆盖配置文件相同的值。 命令参数预览 ma-cli dli-job submit -h Usage: ma-cli dli-job submit [OPTIONS]
删除数据集版本 删除数据集的指定版本。 dataset.delete_version(version_id) 示例代码 删除数据集指定版本 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset