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指定时长:设置作业运行几小时后停止,当AI Gallery工具链服务运行时长达到指定时长时,系统将会暂停作业。时长设置不能超过计算资源的剩余额度。 说明: 如果选择付费资源,则请确认账号未欠费,且余额高于所选计算规格的收费标准,否则可能会导致AI Gallery工具链服务异常中断。AI Gallery
我的Gallery介绍 “我的Gallery”可以查看各类AI资产的发布订阅情况和个人资料等。 在“AI Gallery”页面中,单击右上角“我的Gallery > 我的主页”进入个人中心页面。 图1 进入我的Gallery 表1 我的Gallery列表介绍 模块列表 功能介绍 我的主页
查看AI应用事件 创建AI应用的(从用户可看见创建AI应用任务开始)过程中,每一个关键事件点在系统后台均有记录,用户可随时在对应AI应用的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解创建AI应用过程,遇到任务异常时,更加准确的排查定位问题。可查看的事件点包括: 事件类型 事件信息(“
下载数据 在AI Gallery中,您可以下载满足业务需要的数据集。 前提条件 注册并登录华为云,且创建好OBS桶用于存储数据。 下载数据集 登录“AI Gallery”。 选择“资产集市 > 数据集”,进入数据页面,该页面展示了所有共享的数据集。 搜索业务所需的数据集,请参见查找和收藏资产。
rts管理控制台“AI应用管理 > AI应用 > 我的订阅”列表中将不再展示该模型;当需要再次使用该模型时,可以找回订阅,ModelArts管理控制台“AI应用管理 > AI应用 > 我的订阅”列表中也会再次展示该模型。 HiLens技能不支持取消订阅。 在AI Gallery,单击右上角“我的Gallery
发布和管理AI Gallery数据集 托管数据集到AI Gallery 发布数据集到AI Gallery 管理AI Gallery数据集 父主题: AI Gallery(新版)
订阅Workflow 在AI Gallery中,您可以查找并订阅免费的Workflow。订阅成功的Workflow通过AI Gallery导入后可以直接在ModelArts控制台使用。 AI Gallery中分享的Workflow支持免费订阅,但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行
创建AI应用失败,如何定位和处理问题? 问题定位和处理 创建AI应用失败有两种场景:创建AI应用时直接报错或者是调用API报错和创建AI应用任务下发成功,但最终AI应用创建失败。 创建AI应用时直接报错或者是调用API报错。一般都是输入参数不合法导致的。您可以根据提示信息进行排查修改即可。
构建模型 自定义模型规范 自定义镜像规范 使用AI Gallery SDK构建自定义模型 父主题: 发布和管理AI Gallery模型
train_results = trainer.train() print('Start to save model') # 保存模型 trainer.save_model() trainer.log_metrics("train", train_results
勾选“我已阅读并同意《华为云AI Gallery数字内容发布协议》和《华为云AI Gallery服务协议》”。 选择运行环境:CPU、GPU或ASCEND。 图2 发布AI Gallery Notebook 界面提示成功创建分享后,单击“”跳转至AI Gallery,进入Notebook代码样例的详情页面。
train_results = trainer.train() print('Start to save model') # 保存模型 trainer.save_model() trainer.log_metrics("train", train_results
交互模式、查看csv文件及图片等功能。可以说,JupyterLab是开发者们下一阶段更主流的开发环境。 ModelArts支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook,开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如图1
查找和收藏资产 AI Gallery共享了算法、Notebook代码样例、数据集、镜像、模型、Workflow等多种AI资产,为了方便快速搜索相关资产,提供了多种快速搜索方式以及收藏功能,提升资产的查找效率。 搜索资产 在各类资产模块页面,通过如下几种搜索方式可以提高资产的查找效
发布解决方案 如果你已经注册成为了AI Gallery平台上的合作伙伴,AI Gallery支持发布共享你的解决方案。 在“AI Gallery”页面中,单击右上角“我的Gallery > 我的主页”进入个人中心页面。 左侧菜单栏选择“解决方案”进入解决方案列表页,单击右上方的“发布”,进入发布解决方案页面。
AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种: 监督学习:利用一组已知类别的样本调整分类器的参数,使其达到所要求性能的过程,也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习:在未加标签的数据中,试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习:智能系统从环境到行为映射的学习,以使奖励信号(强化信号)函数值最大。
参加活动 报名实践活动(实践) 发布技术文章(AI说) 父主题: AI Gallery(旧版)
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