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Notebook使用场景 ModelArts提供灵活开放的开发环境,您可以根据实际情况选择。 ModelArts提供了CodeLab功能,一方面,一键进入开发环境,同时预置了免费的算力规格,可直接免费体验Notebook功能;另一方面,针对AI Gallery社区发布的Notebook样例(
ntpd或者chronyd服务异常。 发起维修流程。 NT_KUBE_DISK_READONLY_CHECK Runtime 其他 Kubelet硬盘只读 以下目录只读: /mnt/paas/kubernetes/kubelet 发起维修流程。 NT_GPU_SMI_ECC_CHECK GPU 显存
如何使用pandas库处理OBS桶中的数据? 参考下载OBS文件到Notebook中的指导,将OBS中的数据下载至Notebook本地处理。 参考pandas用户指南处理pandas数据。 父主题: 数据存储
greater than the threshold (25G)”,镜像创建失败。 原因分析 镜像保存本质是通过在资源集群节点上的agent中进行了docker commit,再配合一系列自动化操作来上传和更新管理数据等。每次Commit都会带来额外的一些开销,层数越多镜像越大,如果多次
实例规格 Lite Server服务器的规格。 ID Lite Server服务器的ID,可用于在费用中心查询。 计费模式 Lite Server服务器当前的计费模式。 状态 Lite Server服务器的运行状态。 虚拟私有云 Lite Server服务器创建时绑定的虚拟私有云,单击链接可跳转到虚拟私有云详情页。
TP的推送技术,服务器可以向客户端推送事件。这种技术通常用于实现服务器向客户端推送实时数据,例如聊天应用、实时新闻更新等。 SSE主要解决了客户端与服务器之间的单向实时通信需求(例如ChatGPT回答的流式输出),相较于WebSocket(双向实时),它更加轻量级且易于实现。 前提条件
图进行具体分析。 Stable Diffusion WebUI如何适配? WebUI一般可以分为前端和后端实现两部分,后端的实现模式种类多样,并且依赖了多个的第三方库,当前在WebUI适配时,并没有特别好的方式。在对后端实现比较理解的情况下,建议针对具体的功能进行Diffuser
String 镜像可见度,默认值PRIVATE。枚举值: PRIVATE:私有镜像。 PUBLIC: 所有用户可以根据ImageId来进行只读使用。 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。
使用自动分组智能标注作业 为了提升智能标注算法精度,可以均衡标注多个类别,有助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法,您可以针对您选中的数据,执行自动分组,提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理,先使用聚类算法对未标注图片进行聚类,再根据聚类
<filename>bike_1_1593531469339.png</filename> <source> <database>Unknown</database> </source> <size> <width>554</width>
elArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式 ModelArts提供如下方式实现模型训练前的算法准备。 使用订阅算法 ModelArts的AI Gallery提供了可以直接订阅的算法,不需要进行代码开发,即可使用现成的算法进行模型构建。
原因,导致出现“内存不够”问题,最终导致该容器实例崩溃。 出现此问题后,系统将自动重启Notebook,来修复实例崩溃的问题。此时只是解决了崩溃问题,如果重新运行训练代码仍将失败。如果您需要解决“内存不够”的问题,建议您创建一个新的Notebook,使用更高规格的资源池,比如专属
LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型,它结合了视觉编码器和Vicuna,用于通用的视觉和语言理解,实现了令人印象深刻的聊天能力,在科学问答(Science QA)上达到了新的高度。 本文档主要介绍如何利用ModelArts
LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU预训练指导(6.3.906) LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型,它结合了视觉编码器和Vicuna,用于通用的视觉和语言理解,实现了令人印象深刻的聊天能力,在科学问答(Science QA)上达到了新的高度。 本文档主要介绍如何利用ModelArts
原因,导致出现“内存不够”问题,最终导致该容器实例崩溃。 出现此问题后,系统将自动重启Notebook,来修复实例崩溃的问题。此时只是解决了崩溃问题,如果重新运行训练代码仍将失败。 如果您需要解决“内存不够”的问题,建议您创建一个新的Notebook,使用更高规格的资源池,比如专属资源池来运行此训练代码。
模型推理代码编写说明 本章节介绍了在ModelArts中模型推理代码编写的通用方法及说明,针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例(包含推理代码示例),请参见自定义脚本代码示例。本文在编写说明下方提供了一个TensorFlow引擎的推理代码示例以及一个在推理脚本中自定义推理逻辑的示例。
团队标注使用流程 数据标注任务中,一般由一个人完成,但是针对数据集较大时,需要多人协助完成。ModelArts提供了团队标注功能,可以由多人组成一个标注团队,针对同一个数据集进行标注管理。 团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”、“语音分割”类型的数据集。
ToolKit创建并调试训练作业 由于AI开发者会使用PyCharm工具开发算法或模型,为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境,ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit,协助用户完成SSH远程连接Notebook、代码上传、提交训练作业、将训练日志获取
时候,建议用户使用预置镜像,这些镜像经过充分的功能验证,并且已经预置了很多常用的安装包,用户无需花费过多的时间来配置环境即可使用。 开发环境提供的预置镜像主要包含: 常用预置包,基于标准的Conda环境,预置了常用的AI引擎,例如PyTorch、MindSpore;常用的数据分析
创建多机多卡的分布式训练(DistributedDataParallel) 本章节介绍基于PyTorch引擎的多机多卡数据并行训练。并提供了分布式训练调测具体的代码适配操作过程和代码示例。同时还针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务,给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例,供用户学习参考。