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Connection timed out"如何解决? 问题现象 原因分析 原因分析一:实例配置的白名单IP与本地网络访问IP不符。 解决方法:请修改白名单为本地网络访问IP或者去掉白名单配置。 原因分析二:本地网络不通。 解决方法:检查本地网络以及网络限制。 父主题: VS Code连接开发环境失败常见问题
推理专属预置镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像,用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像,用于部署推理服务。 X86架构(CPU/GPU)的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10
登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“模型训练 > 训练作业”进入训练作业列表。 单击“创建训练作业”,进入创建训练作业页面,填写作业信息,创建方式参考表1,其他参数填写请参考创建训练作业。 表1 创建训练作业的创建方式(使用自定义镜像) 参数名称 说明 创建方式 必选,选择“自定义算法”。
subscriptable”。 原因分析 根据报错日志分析,是因为一个float数据被当做对象下标访问了。 处理方法 将模型推理代码中的x[0][i]修改为x[i],重新部署服务进行预测。 父主题: 服务预测
获取训练作业日志的文件名 功能介绍 获取训练作业日志的文件名。 URI GET /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id}/log/file-names 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选
zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。 获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。
module name 'unidecode'” 问题现象 从mindspore开源gitee中master分支下载的tacotron2模型,修改配置文件后上传ModelArts准备训练,日志报错提示:No module name 'unidecode'。 原因分析 requirements
契合的超参,提高模型精度和收敛速度。 表1 搜索指标参数 参数 说明 名称 搜索指标的名称。需要与您在代码中打印的搜索指标参数保持一致。 优化方向 可选“最大化”或者“最小化”。 指标正则 填入正则表达式。您可以单击智能生成功能自动获取正则表达式。 设置自动化搜索参数 从已设置的
参数相关的配置使用Placeholder对象来表示,以占位符的形式实现用户数据运行时配置的能力,当前支持的数据类型包括:int、str、bool、float、Enum、dict、list。开发者可根据场景需要,将节点中的相关字段(如算法超参)通过Placeholder的形式透出,支持设置默认值,供用户修改配置使用。
bash 此处“-e ASCEND_VISIBLE_DEVICES” 用于指定容器中启动的NPU device,0-7表示从0-7号卡,请按照实际NPU卡情况修改。 安装相关依赖库。 ChatGLM-6B是完全基于Python开发的模型,训练之前需要事先安装与之依赖的Python
Cluster”页面。 切换到“网络”页签,单击“创建”,弹出“创建网络”页面。 图1 网络列表 在“创建网络”弹窗中填写网络信息。 网络名称:创建网络时默认生成网络名称,也可自行修改。 网段类型:可选“预置”和“自定义”。自定义网络目前支持网段范围:10.0.0.0/8~26、172
ModelArts SDK下载文件目标路径设置为文件名,部署服务时报错 问题现象 ModelArts SDK在OBS下载文件时,目标路径设置为文件名,在本地IDE运行不报错,部署为在线服务时报错。 代码如下: session.obs.download_file(obs_path,
在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中,单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面,单击“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改、删除标签。标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 图1 查看训练标签
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 model_algorithm 是 String 模型算法,表示该模型的用途,由模型开发者填写,以便使用者理解该模型的用途。只能以英文字母开头,不能包含中文以及&
了针对性适配,用户在使用这些预置框架进行模型训练时,训练的启动命令也需要做相应适配。 本章节详细介绍基于不同的预置框架创建训练作业时,如何修改训练的启动文件。 Ascend-Powered-Engine框架启动原理 在ModelArts算法建界面选择AI引擎时,能够看到一个叫做A
在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“专属资源池 > 弹性集群”。 在资源池列表中,单击资源池名称进入资源池详情页面。 在资源池详情页面,单击“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改、删除标签。标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 图1 标签
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 model_algorithm 是 String 模型算法,表示该模型的用途,由模型开发者填写,以便使用者理解该模型的用途。只能以英文字母开头,不能包含中文以及&
ithm_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 algorithm_id 是 String 算法ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 如下以修改uuid为2e545
本案例将基于ModelArts提供的MindSpore预置镜像,并借助ModelArts命令行工具(请参考ma-cli镜像构建命令介绍),通过加载镜像构建模板并修改Dockerfile,构建出一个新镜像,最后注册后在Notebook使用。 操作流程 创建Notebook。 在Notebook中制作自定义镜像。
否 String 指标名称。 mode 否 String 搜索方向。 - max指定时表示指标值越大越好; - min指定时表示指标值越小越好。 regex 否 String 指标正则表达式。 表16 SearchParams 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String