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execute failed]” 问题现象 使用mindspore进行训练时,出现如下报错: [ERROR] RUNTIME(3002)model execute error, retCode=0x91, [the model stream execute failed] 原因分析
"description" : "CPU and GPU general algorithm development and training, preconfigured with AI engine PyTorch1.8", "dev_services" : [ "NOTEBOOK", "SSH"
NodeCondtition中。同时,节点故障指标默认会上报到AOM,您可在AOM配置告警通知。 当发生节点异常时,在故障初步分析阶段,您可先按表1识别是否为亚健康并自助进行处理,如果不是,则为故障,请联系客户经理发起维修流程(如果无客户经理可提交工单)。 表1 节点故障类型定义 NodeCondition
克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持从GitHub开源仓库Clone文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts Upload Fil
tputs/train_url_0" train_url = args.train_url # 判断输出路径中是否有模型文件。如果无文件则默认从头训练,如果有模型文件,则加载epoch值最大的ckpt文件当做预训练模型。 if os.listdir(train_url):
日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0” 问题现象 pytroch1.3镜像中,去升级了pytroch1.4的版本,导致之前在pytroch1.3跑通的代码报错如下: “Runtim
三。Stable Diffusion WebUI的迁移不包含在本文中,具体原因详见Stable Diffusion WebUI如何适配。 AI推理应用运行在昇腾设备上一般有两种方式: 方式1:通过Ascend PyTorch,后端执行推理,又称在线推理。 方式2:通过模型静态转换后,执行推理,又称离线推理。
SDK)是对ModelArts服务提供的REST API进行的Python封装,以简化用户的开发工作。用户直接调用ModelArts SDK即可轻松管理数据集、启动AI训练以及生成模型并将其部署为在线服务。 ModelArts SDK目前只提供Python语言的SDK,同时支持大于3.7.x版本且小于3.10
diffusers_finetune_train.sh # ascendcloud-aigc-poc-sdxl-finetune代码文件夹文件 ├── train_text_to_image_sdxl-0212.py # ascendcloud-aigc-poc-sdxl-finetune代码文件夹文件
使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
预测结果文件:文件格式为“xxx.manifest”,里面包含文件路径、预测结果等信息。 模型预测结果输出: 当输入为图片时,每张图片输出一个结果,输出结果格式为“图片名_result.txt”。例如:IMG_20180919_115016.jpg_result.txt。 当输入为音
${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ ${image_name} bash 参数说明: -v ${work_dir}:${container_work_dir}:代表
验收评分,用于团队标注。 deletion_reasons Array of strings 样本的删除原因,用于医疗。 hard_details Map<String,HardDetail> 疑难详情,包括:疑难描述,疑难原因,疑难建议。 labelers Array of Worker objects
实例可以正常使用。 表9 user 参数 参数类型 描述 domain domain object 账号domain信息 id String IAM用户ID name String IAM用户名 表10 domain 参数 参数类型 描述 id String 账号ID name String
str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json, 可参考表2.请求服务json参数说明 docker_ip 是 str 启动多模态openAI服务的主机ip served_port 是 str 启动多模态openAI服务的端口号 表2
实例可以正常使用。 表9 user 参数 参数类型 描述 domain domain object 账号domain信息 id String IAM用户ID name String IAM用户名 表10 domain 参数 参数类型 描述 id String 账号ID name String
单条音频时长应大于1s,大小不能超过4MB。 适当增加训练数据,会提升模型的精度。声音分类建议每类音频至少20条,每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响,建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。
PRO的区别是什么? ModelArts自动学习,提供了AI初学者,零编码、零AI基础情况下,可使用自动学习功能,开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套件。用户可根据预置工作流生成指定
auth_by_apig(session, 'GET', request_url) # 动态挂载,OBS路径obs://obs-bucket-train/dir/需要根据实际修改,挂载路径mount_path取值为“/data/xxx/”,本示例以“/data/demo/”为例,“demo”可以自定义。