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在MaaS中创建模型 在模型广场选择模型后,需要使用模型创建一个自定义模型,才能进行模型训练、推理。 场景描述 基于ModelArts Studio大模型即服务平台在模型广场预置的模型模板,用户可以使用推荐的模型权重文件或自定义的模型权重文件,创建一个自己的模型。 创建成功的模型可以在ModelArts
创建ModelArts人工标注作业 由于模型训练过程需要大量有标签的数据,因此在模型训练之前需对没有标签的数据添加标签。您可以通过创建单人标注作业或团队标注作业对数据进行手工标注,或对任务启动智能标注添加标签,快速完成对图片的标注操作,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。
创建数据集 创建数据集,支持从OBS中导入数据。 create_dataset(session, dataset_name=None, data_type=None, data_sources=None, work_path=None, dataset_type=None, **kwargs)
查询训练作业版本列表 功能介绍 根据作业ID查看指定的训练作业版本。 URI GET /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions 参数说明如表1所示。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String
开发Workflow的核心概念介绍 Workflow Workflow是一个有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG),由节点和节点之间的关系描述组成。 图1 Workflow介绍 节点与节点之间的依赖关系由单箭头的线段来表示,依赖关系决定了节点的执行顺序
模型配置文件编写说明 模型开发者发布模型时需要编写配置文件config.json。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。 配置文件格式说明 配置文件为JSON格式,参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述
模型配置文件编写说明 模型开发者发布模型时需要编写配置文件config.json。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。 配置文件格式说明 配置文件为JSON格式,参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述
ma-cli image镜像构建支持的命令 ma-cli image命令支持:查询用户已注册的镜像、查询/加载镜像构建模板、Dockerfile镜像构建、查询/清理镜像构建缓存、注册/取消注册镜像、调试镜像是否可以在Notebook中使用等。具体命令及功能可执行ma-cli image
Notebook专属预置镜像列表 ModelArts开发环境提供Docker容器镜像,可作为预构建容器运行。预置镜像里面包含PyTorch,Tensorflow,MindSpore等常用AI引擎框架,镜像命名以AI引擎为主,并且每个镜像里面都预置了很多常用包,用户可以直接使用而无需重新安装。
GPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 场景描述 本文旨在指导如何在GPU裸金属服务器上,安装NVIDIA、CUDA驱动等环境配置。由于不同GPU预置镜像中预安装的软件不同,您通过Lite Server算力资源和镜像版本配套关系章节查看已安装的软件。下面为常见的软件
开发环境的应用示例 本节通过调用一系列API,以创建开发环境实例为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建开发环境实例的流程如下: 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。 调用查询支持的镜像列表接口查看开发环境的镜像类型和版本。