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├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
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Gallery会将资产保存在AI Gallery官方的SWR仓库内。 对于用户提供的一些个人信息,AI Gallery会保存在数据库中。个人信息中的敏感信息,如手机,邮箱等,AI Gallery会在数据库中做加密处理。 AI Gallery的更多介绍请参见《AI Gallery》。 父主题: 安全
0:普通集群 1:安全集群 cluster_name String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name String 导入表格数据集,数据库名字。 input String 表格数据集,HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String
task_statuses Array of TaskStatuses objects 训练在子任务状态信息。 running_records Array of RunningRecord objects 训练作业运行及故障恢复记录。 表5 TaskStatuses 参数 参数类型
├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
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0:普通集群 1:安全集群 cluster_name String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name String 导入表格数据集,数据库名字。 input String 表格数据集,HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String
导入模型 导入模型功能包括: 初始化已存在的模型,根据模型ID生成模型对象。 创建模型。模型对象的属性,请参见查询模型详情。 示例模型文件 以PyTorch为例,编写模型文件。PyTorch模型包结构可参考模型包规范介绍。 OBS桶/目录名 ├── resnet │ ├── model
Turbo的VPC网段的安全组是否被限制了。 在所选专属资源池中新建一个未挂载的SFS Turbo的训练作业,当训练作业处于“运行中”时,通过Cloud Shell功能登录训练作业worker-0实例,使用curl {sfs-turbo-endpoint}:{port}命令检查port是否正常打开,SFS
0:普通集群 1:安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String 导入表格数据集,数据库名字。 input 否 String 表格数据集,HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip 否
ModelArts使用云监控服务(Cloud Eye Service, 简称CES)监控在线服务和对应模型负载,执行自动实时监控、告警和通知操作。CES的更多信息请参见《云监控服务用户指南》。 与云审计的关系 ModelArts使用云审计服务(Cloud Trace Service,
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返回结果 请求发送以后,您会收到响应,包含:状态码、响应消息头和响应消息体。 状态码 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口,如果调用后返回状态码为“201”,则表示请求成功。 响应消息头 对
cn/anaconda/cloud\n msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud\n bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud\n menpo:
数据准备使用流程 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,能够支撑开发者从数据到模型的全流程开发过程,包含数据处理、算法开发、模型训练、模型部署等操作。并且提供AI Gallery功能,能够在市场内与其他开发者分享数据、算法、模型等。为了能帮用户快速准备大量高质量的数
创建标注任务 基于数据集创建标注任务。 dataset.create_label_task(self, task_name=None, task_type=None, **kwargs) 示例代码 示例一:基于图像类型的数据集创建物体检测标注任务。 from modelarts.session
群性能分析,助力开发者天级完成性能调优。 MindStudio-Insight提供时间线视图、内存、算子耗时、通信瓶颈分析等功能,借助于数据库支持超大性能数据处理,可以支持20GB的集群性能文件分析,并且能够支持大模型场景下的性能调优,相比于Chrometrace、tensorboard等工具提供了更优的功能和性能。