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这些可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区,您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中心基础设施相比,可用区具有更高的可用性、容错性和可扩展性。 ModelArts通过对DB的数据进行备份,保证在原数据被破坏或损坏的情况下可以恢复业务。
服务预测报错:Method Not Allowed 原因分析 服务预测默认注册的API需要使用POST方法调用。如您使用了GET方法,APIG(API网关)将会拦截请求。 处理方法 使用POST方法调用。 父主题: 服务预测
096B。 创建文件越快,越容易触发(机制大概是:有一个缓存,这块大小和上面的1和2有关,目录下文件数量比较大时会启动,使用方式是边用边释放)。 程序运行过程中,产生了core文件,core文件占满了"/"根目录空间。 处理方法 排查数据集大小、数据集解压后的大小,checkpo
的认证方式可以搭配不同的访问通道、不同的传输协议)。 图1 认证方式、访问通道、传输协议 当前ModelArts支持访问在线服务的认证方式有以下方式(案例中均以HTTPS请求为例): Token认证:Token具有时效性,有效期为24小时,需要使用同一个Token鉴权时,可以缓存起来,避免频繁调用。
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 config_name 是 String 训练作业参数的名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 说明 config_type 否 String 指定要查询的配置类型,可选值有以下两种 “custom”为查询用户自定义配置。
下,尝试选用更小的容器规格或自定义规格,进行服务部署; 如果当前资源池的资源确实不够,也可以考虑将资源池扩容后再进行服务部署。公共资源池扩容,请联系系统管理员。专属资源池扩容,可参考扩缩容资源池。 如果磁盘空间不够,可以尝试重试,使实例调度到其他节点。如果单实例仍磁盘空间不足,请联系系统管理员,更换合适的规格。
otebook实例将在运行1小时之后自动停止,即1小时后停止规格资源计费。可选择“1小时”、“2小时”、“4小时”、“6小时”或“自定义”几种模式。选择“自定义”模式时,可指定1~72小时范围内任意整数。 定时停止:开启定时停止功能后,该Notebook实例将在运行时长超出您所选择的时长后,自动停止。
能会遇到和CPU推理性能并无太大差别甚至出现劣化的情况。造成这种情况的原因可能有如下几种: 模型中存在大量的类似于Pad或者Strided_Slice等算子,其在CPU和Ascend上的实现方法存在差异(硬件结构不同),后者在运算此类算子时涉及到数组的重排,性能较差; 模型的部分
数据保护手段 说明 静态数据保护 对于AI Gallery收集的用户个人信息中的敏感信息,如用户邮箱和手机号,AI Gallery在数据库中做了加密处理。其中,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HTT
accessing to OBS。 原因分析 可能是用户无OBS权限。 解决方法 判断用户是否有OBS权限。 登录ModelArts控制台,进入“数据管理 > 数据集 ”,单击“创建数据集”,如果可以成功访问对应的OBS路径,表示用户有OBS权限。如果没有OBS权限,请执行2配置OBS权限。 如没有OBS权限,请配置OBS权限配置。
json文件,请直接看步骤三。 步骤一:打开launch.json文件 方法一:单击左侧菜单栏的Run(Ctrl+Shift+D)按钮,再单击create a launch.json file。如下图所示: 方法二:单击上侧菜单栏中的Run > Open configurations按钮
您可以在详情页进行下述操作。 管理Lite Cluster资源池:ModelArts支持对资源池进行管理,包括续费、开通/修改自动续费、扩容、升级驱动等操作。 管理Lite Cluster节点池:为帮助您更好地管理Kubernetes集群内的节点,ModelArts支持通过节点
行扩缩容操作。对于包周期资源池,此按钮为“扩容”,如果需要缩容,请进入到包周期资源池详情页对节点进行退订操作。 在“专属资源池扩缩容”页面,可通过增减“目标总实例数”实现扩缩容,请用户根据本身业务诉求进行调整。增加目标实例数量即表示扩容,减少目标实例数量即表示缩容。 如果购买资源
“队列名称”:系统自动将当前账号下的DLI队列展现在列表中,您可以在下拉框中选择您所需的队列。 “数据库名称”:根据选择的队列展现所有的数据库,请在下拉框中选择您所需的数据库。 “表名称”:根据选择的数据库展现此数据库中的所有表。请在下拉框中选择您所需的表。 DLI的详细功能说明,请参见《DLI用户指南》。
算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning):是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型,通过调整模型的参数,使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比,监督式微调
若使用SFS服务作为存储方案,推荐使用SFS Turbo文件系统。SFS Turbo提供按需扩展的高性能文件存储,还具备高可靠和高可用的特点,支持根据业务需要弹性扩容,且性能随容量增加而提升,可广泛应用于多种业务场景。 在SFS服务控制台上创建文件系统,具体步骤请参考创建SFS Turbo文件系统。同一
import SingleNodeService 可以重写的方法有以下几种。 表2 重写方法 方法名 说明 __init__(self, model_name, model_path) 初始化方法,适用于深度学习框架模型。该方法内加载模型及标签等(pytorch和caffe类型模型必须重写,实现模型加载逻辑)。
原因分析一:密钥文件未放在指定路径,详情请参考安全限制或VS Code文档。请参考解决方法一处理。 原因分析二:当操作系统为macOS/Linux时,可能是密钥文件或放置密钥的文件夹权限问题,请参考解决方法二处理。 解决方法 解决方法一: 请将密钥放在如下路径或其子路径下: Windows:C:\Users\{{user}}
原因分析一:密钥文件未放在指定路径,详情请参考安全限制或VS Code文档。请参考解决方法一处理。 原因分析二:当操作系统为macOS/Linux时,可能是密钥文件或放置密钥的文件夹权限问题,请参考解决方法二处理。 解决方法 解决方法一: 请将密钥放在如下路径或其子路径下: Windows:C:\Users\{{user}}
update(cuda_kwargs) test_kwargs.update(cuda_kwargs) # 定义数据预处理方法 transform=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(),