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静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,
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指定可用区:自定义选择控制节点的可用区。 网络 MA网络 指定资源池运行的网络,可以与该网络中的其他云服务资源实例互通。仅物理资源池需要设置网络。 在下拉框中选择,如果没有可用网络,单击右侧的“创建”,创建一个可用的网络。创建网络相关可以参考步骤一:创建网络章节。 IPv6网络 开启IPv6功能。如
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如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 目前华为云AI市场订阅的算法YOLOv3-Ascend(物体检测/TensorFlow)中可以使用soft NMS,YOLOv5算法文档中没有看到相关支持的信息,需要自定义算法进行使用。 父主题: 功能咨询
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“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”,在“网络”页签,单击网络列表中某个网络操作列的“打通VPC”。 图1 打通VPC 在打通VPC弹框中,打开“打通VPC”开关,在下拉框中选择可用的VPC和子网。 需要打通的对端网络不能和当前网段重叠。 图2 打通VPC参数选择 如果
I网关服务)的地址。调用发起方的客户端和华为云网络不通。 处理方法 如果客户端位于华为云网络之外,保证客户端所处的网络环境可以连接Internet; 如果客户端位于华为云网络内,默认的网络配置即可以访问通这个地址,避免设置特殊的网络配置,例如防火墙规则等。 建议与总结 无 父主题:
不同类型的数据集支持的导入方式如表1所示。 表1 不同数据集支持的导入方式 数据集类型 OBS目录导入 Manifest文件导入 备注 图像分类 支持 支持 - 物体检测 支持 支持 - 图像分割 支持 支持 - 文本分类 支持 支持 - 命名实体 不支持 支持 - 文本三元组 不支持 支持 - 声音分类 支持
自动学习模型训练图片异常? 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时,标注完成的数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明
场景一:环境预检测失败、硬件检测出现故障,系统隔离所有故障节点并重新下发训练作业。 图1 预检失败&硬件故障 场景二:环境预检测失败、硬件无故障,系统随机再分配节点并重新下发训练作业。 图2 预检失败&硬件正常 场景三:环境预检测成功并进入用户业务阶段,硬件检测出现故障并且用户
欠拟合的解决方法有哪些? 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项,增加决策树的深度,增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法,使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归,用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征,使输入数据具有更强的表达能力。 特征
创建导出任务 将当前数据集的样本导出到指定的OBS路径下。仅支持图像分类、物体检测、图像分割和自由格式数据集。 dataset.export_data(path) 示例代码 导出数据集到OBS目录 from modelarts.session import Session from
volumes=[nfs-x]”。 原因分析 用户账号下的SFS Turbo所在的VPC网络需要与专属资源池所在的网络打通,运行于该专属资源池的训练作业才能正常挂载SFS。因此,当训练作业挂载SFS失败时,可能是网络不通导致的。 处理步骤 进入训练作业详情页,在左侧获取SFS Turbo的名称。
Code版本去自动更新vscode-server和Vscode-client的版本,通过本地和远端尝试下载相关的安装脚本和包。当远端网络和本地网络不通时,可以手动下载对应版本的Vscode-server包,然后离线安装。 解决方法 打开VS Code,选择“Help>About”,并记下“Commit”的ID码。
弹性文件服务(Scalable File Service,SFS)提供按需扩展的高性能文件存储(NAS),可以在裸金属服务器中通过网络协议挂载使用,SFS支持NFS和CIFS的网络协议。在使用裸金属服务器时, 将数据放在SFS盘中, 并发建立多个NFS链接、并发的读写数据、做大模型训练。 但有时
Gallery中的数据集,可以设置是否公开,将数据集公开给其他人使用。 目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal