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使用Notebook将OBS数据导入云硬盘EVS 打开已创建的Notebook实例,选择Notebook的python-3.9.10,即可编辑Untitled.ipynb文件。编写以下代码,并运行Untitled.ipynb文件(用于将OBS中的数据导入至云硬盘EVS)。 import
信息可以参考下图查看,组织名称在“容器镜像服务>组织管理”创建。 注册镜像 在ModelArts Console上注册镜像 登录ModelArts控制台,在左侧导航栏选择“镜像管理”,进入镜像管理页面。 单击“注册镜像”,镜像源即为步骤1中推送到SWR中的镜像。请将完整的SWR地
在线服务预测报错ModelArts.4503 在线服务预测报错MR.0105 Method Not Allowed 请求超时返回Timeout 自定义镜像导入模型部署上线调用API报错 在线服务预测报错DL.0105 时序预测-time_series_v2算法部署在线服务预测报错 父主题: 推理部署
使用Notebook将OBS数据导入云硬盘EVS 打开已创建的Notebook实例,选择Notebook的python-3.9.10,即可编辑Untitled.ipynb文件。编写以下代码,并运行Untitled.ipynb文件(用于将OBS中的数据导入至云硬盘EVS)。 import
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使用Notebook将OBS数据导入云硬盘EVS 打开已创建的Notebook实例,选择Notebook的python-3.9.10,即可编辑Untitled.ipynb文件。编写以下代码,并运行Untitled.ipynb文件(用于将OBS中的数据导入至云硬盘EVS)。 import
添加的数据将先导入至标注任务关联的数据集中,然后标注任务会自动同步数据集中最新的数据。 在标注作业详情页面,单击“全部”、“已标注”或“未标注”页签,然后单击左上角“添加数据”,选择添加数据。 图7 添加数据 在弹出的导入对话框中,选择数据来源和导入方式,选择导入的数据路径和数据标注状态。
04的官方镜像,或者nvidia官方提供的带cuda驱动的镜像。相关镜像直接到dockerhub官网查找即可。 构建流程:安装所需的apt包、驱动,配置ma-user用户、导入conda环境、配置Notebook依赖。 推荐使用Dockerfile的方式构建镜像。这样既满足dockerfile可追溯及构建归档的需求,也保证镜像内容无冗余和残留。
支持从OBS中导入数据。 开发环境 Notebook实例中的数据或代码文件可以存储在OBS中。 训练模型 训练作业使用的数据集、算法、运行脚本、训练输出产物、训练过程日志均可以存储在OBS中。 推理部署 训练作业结束后,其生成的模型可以存储在OBS中,创建模型时,从OBS中导入已有的模型文件。
py中修改优化器为apex混合精度模式下的DDP优化方式(修改点:注释第161和167行,增加第168~170行)。 二进制调优使能,减少算子编译耗时,在train.py头文件导入之后添加 (修改点:增加第37行)。 torch_npu.npu.set_compile_mode(jit_compile=False) AICPU算子调优
秒] 训练输入(参数名称:)下载失败,失败原因: [worker-0] 正在安装Python依赖包,导入文件: [worker-0] [耗时: 秒] Python依赖包安装完成,导入文件: [worker-0] 训练作业开始运行 [worker-0] 训练作业运行结束,退出码 [worker-0]
云上迁移适配故障 无法导入模块 训练作业日志中提示“No module named .*” 如何安装第三方包,安装报错的处理方法 下载代码目录失败 训练作业日志中提示“No such file or directory” 训练过程中无法找到so文件 ModelArts训练作业无法解析参数,日志报错
存储桶中的对象,用户可以指定SFS Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联,然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo,然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录,实现分布式读取训练数据文件。
存储桶中的对象,用户可以指定SFS Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联,然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo,然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录,实现分布式读取训练数据文件。
存储桶中的对象,用户可以指定SFS Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联,然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo,然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录,实现分布式读取训练数据文件。
是否必选 参数类型 描述 final_annotation 否 Boolean 是否直接导入到最终结果。可选值如下: true:标签导入到已标注(默认值) false:标签导入到待确认,导入到待确认状态目前仅支持的数据集类型为图像分类和物体检测。 label_format 否 LabelFormat
Standard数据准备 在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗? 如何将本地标注的数据导入ModelArts? 在ModelArts中数据标注完成后,标注结果存储在哪里? 在ModelArts中如何将标注结果下载至本地? 在ModelArts中进行团队标注时,为什么团队成员收不到邮件?
模型健康检查配置问题,需重新创建模型或者创建模型新版本,配置正确的健康检查,使用新的模型或版本重新部署服务。了解模型健康检查请参考制作模型镜像并导入中的“健康检查”参数说明。 父主题: 服务部署
针对使用常用框架完成模型开发和训练的场景,可以将您的模型导入至ModelArts中,创建为AI应用,进行统一管理。 1、如果您是在ModelArts中训练得到的模型,可直接从训练中导入模型。 2、如果您在本地或其他平台训练得到模型,可先将模型上传至OBS,再从OBS中导入模型。 从OBS导入元模型(手动配置) 从训练中选择元模型