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训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中,“demo-code”为OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。 启动命令:“/home/ma-user/miniconda3/bin/python ${MA_JOB_DIR}/demo-code/pytorch-verification
案例中从Gallery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录,但不能与输出位置为同一目录。 名称:默认自动生成,也可自定义修改。 描述:数据集信息描述。 单击“确定”,跳转至“我的数据 > 我的下载”页签,等待下载完成(下载完成大概5分钟左右,请您耐心等待)。 图2
方式一:图形界面的软件获取服务的IP和端口号 图6 接口返回示例 方式二:Python语言获取IP和端口号 Python代码如下,下述代码中以下参数需要手动修改: project_id:用户项目ID,获取方法请参见获取项目ID和名称。 service_id:服务ID,在服务详情页可查看。 REGI
超过1T。您可以通过专属资源池详情页面,规格页签,查看专属资源池磁盘信息。当服务部署失败,提示磁盘空间不足时,请参考服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理? 图2 查看专属资源池磁盘信息 创建AI应用 使用大模型创建AI应用,选择从对象存储服务(OBS)中导入,需满足以下参数配置:
offset Integer 查询到当前用户名下的所有算法查询偏移量。 sort_by String 查询到当前用户名下的所有算法排序依赖字段。 order String 查询到当前用户名下的所有算法排序方式,默认为“desc”,降序排序。也可以选择对应的“asc”,升序排序。 group_by
方式一:图形界面的软件获取服务的IP和端口号 图6 接口返回示例 方式二:Python语言获取IP和端口号 Python代码如下,下述代码中以下参数需要手动修改: project_id:用户项目ID,获取方法请参见获取项目ID和名称。 service_id:服务ID,在服务详情页可查看。 REGI
功能,需要新建一个OBS挂载专属目录如“/obs-mount/”,避免选择存量目录覆盖已有文件。OBS挂载仅开放对挂载目录文件新增、查看、修改功能,如果需要删除文件请到OBS并行文件系统中手动删除。 健康检查接口示例如下。 URI GET /health 请求示例curl -X GET
${image_name}为推理镜像名称,可自行指定。 运行完后,会生成推理所需镜像。 Step5 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。docker启动失败会有对应的error提示,启动成功会有对应的docker id生成,并且不会报错。 docker run
板对应于一个“输入输出模式”。 例如,“TensorFlow图像分类模板”,其支持的“输入输出模式”为“预置图像处理模式”,但该模板不允许修改其中的输入输出模式,所以您在页面上只能看到模板默认的输入输出模式,而不能选择其他模式。 支持的输入输出模式请参见支持的输入输出模式。 “AI应用说明”
e”为OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。 启动命令:“python ${MA_JOB_DIR}/code/mnist.py” ,此处的“code”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。 训练输入:单击“增加训练输入”,参数名称设置为“
边缘服务状态异常,异常信息:实例不存在 Update service status to abnormal, deployment is not exist. 请修改实例后重试。 正常 实例在当前边缘节点状态为xxx,相关信息:xxx Instance is %s in node(%s), %s - 正常
该指令无法完全模拟线上,主要是由于-v挂载进去的目录是root权限。在线上,模型文件从OBS下载到/home/mind/model目录之后,文件owner将统一修改为ma-user。 在本地机器上启动另一个终端,执行以下验证指令,得到符合预期的推理结果。 curl https://127.0.0.1:8080/${推理服务的请求路径}
import cv2 cv2.imread('obs://bucket_name/xxx.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) 修改为如下代码: 1 2 3 4 import cv2 import numpy as np import moxing as mox img
成验收,此时不允许发起新的验收任务,只能继续完成当前验收任务。 3:通过。团队标注任务已完成。 4:驳回。manager再次启动任务,重新修改标注和审核工作。 5:验收结果同步中。验收任务改为异步,新增验收结果同步中的状态,此时不允许发起新的验收任务,也不允许继续当前验收,任务名称的地方提示用户同步中。
参数填写完成,单击“send”发送请求,结果会在“Response”下的对话框里显示。 文件输入形式的预测结果样例如图6所示,返回结果的字段值根据不同AI应用可能有所不同。 文本输入形式的预测结果样例如图7所示,请求体包含“meta”及“data”。如输入请求中包含“uuid”
团队标注成员任务状态。可选值如下: 6:已创建。 0:启动中。 1:运行中。 2:验收中。 3:通过,即团队标注任务已完成。 4:驳回,即需要重新修改标注和审核工作。 update_time Long 团队标注成员任务更新时间。 worker_id String 团队标注成员ID。 workforce_task_name
方式一:图形界面的软件获取服务的IP和端口号 图6 接口返回示例 方式二:Python语言获取IP和端口号 Python代码如下,下述代码中以下参数需要手动修改: project_id:用户项目ID,获取方法请参见获取项目ID和名称。 service_id:服务ID,在服务详情页可查看。 REGI
训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中,demo-code为OBS存放代码路径的最后一级目录,用户可以根据实际修改。 请注意不要将训练数据放在代码目录路径下。训练数据比较大,训练代码目录在训练作业启动后会下载至后台,可能会有下载失败的风险。建议训练代码目录大小小于或等于50MB。
jpg”,那么标注文件的文件名应为“IMG_20180919_114746.xml”。 图像分割的标注文件基于PASCAL VOC格式增加了字段mask_source和mask_color,格式详细说明请参见表4。 示例: ├─dataset-import-example │
填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。