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入门教程 - AI开发平台ModelArts
击“确定”保存当前标注并离开标注页面。选中的图片被自动移动至“已标注”页签,且在“未标注”和“全部”页签中,标签的信息也将随着标注步骤进行更新,如增加的标签名称、标签对应的图片数量。 智能标注 通过人工标注完成少量数据标注后,可以通过智能标注对剩下的数据进行自动标注,提高标注的效率。
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ModelArts资源池管理功能全面升级 - AI开发平台ModelArts
若专属资源池的规格与您的业务不符,可通过扩缩容资源池来调整专属资源池的规格。 专属资源池提供了动态设置作业类型的功能,可参考修改资源池作业类型更新作业类型。 ModelArts提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力,可参考资源池驱动升级进行升级。 当不再需要使用专属资
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SD1.5基于DevServer适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.T041) - AI开发平台ModelArts
grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装NPU设备和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装
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查询开发环境实例详情 - AI开发平台ModelArts
1所示。 workspace Object 工作空间,如表16所示。 latest_update_timestamp String 实例的更新时间。 flavor_details Object 机器规格详情,如表7所示。 pool Object 专属资源池,如表8所示。 ai_project
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给子用户配置开发环境基本使用权限 - AI开发平台ModelArts
modelarts:network:get aom:metric:get aom:metric:list aom:alarm:list 实例的启动、停止、创建、删除、更新等依赖的权限。 建议配置。 仅在严格授权模式开启后,需要显式配置左侧权限。 动态挂载存储配置 ModelArts modelarts:no
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图片大Shape性能劣化严重怎么办? - AI开发平台ModelArts
图片大Shape性能劣化严重怎么办? 在昇腾设备上,可能由于GPU内存墙导致在大shape下遇到性能问题,MindSporeLite提供了Flash Attention编译优化机制,可以考虑升级最新版本的MidnSporeLite Convertor来进行编译期的算子优化,在大Shape场景下会有明显的改善。
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发布数据 - AI开发平台ModelArts
查看修改结果。 图3 修改封面图和二级标题 编辑许可证类型 在发布的资产详情页面,单击右侧的“编辑”。 在许可证类型右侧的下拉框中选择需要更新的许可证,单击“保存”完成修改。 单击许可证类型后面的感叹号可以了解许可证详情。 编辑标签 单击标签右侧的出现标签编辑框。 在下拉框中勾选
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ModelArts SDK、OBS SDK和MoXing的区别? - AI开发平台ModelArts
indSpore等)下均可以使用。 MoXing Framework模块提供了OBS中常见的数据文件操作,如读写、列举、创建文件夹、查询、移动、拷贝、删除等。 在ModelArts Notebook中使用MoXing接口时,可直接调用接口,无需下载或安装SDK,使用限制比ModelArts
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查询数据集的版本列表 - AI开发平台ModelArts
train_evaluate_sample_ratio String 发布版本时切分训练验证比例,默认为1.00,即全部分为训练集。 update_time Long 版本更新时间。 version_format String 数据集版本格式。可选值如下: Default:默认格式 CarbonData:Carbon格式(仅表格数据集支持)
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在Lite资源池上使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练 - AI开发平台ModelArts
是,则执行2。 否,则在高级配置的“plugins”参数下添加“{"name":"cabinet"}”,单击下方的“安装”使Volcano调度器更新配置,完成滚动重启。 修改torch_npu训练启动脚本。 脚本要使用torch.distributed.launch/run命令启动,不能使用mp
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配置访问授权(全局配置) - AI开发平台ModelArts
进入ModelArts控制台的某个页面时,为什么会提示权限不足? 图10 页面提示权限不足 可能原因是用户委托权限配置不足或模块能力升级,需要更新授权信息。根据界面操作提示追加授权即可。 为什么专属资源池需要增加CCE、BMS、IMS、DEW相关授权? 专属资源池能力升级,新上线ModelArts
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查询数据集版本详情 - AI开发平台ModelArts
train_evaluate_sample_ratio String 发布版本时切分训练验证比例,默认为1.00,即全部分为训练集。 update_time Long 版本更新时间。 version_format String 数据集版本格式。可选值如下: Default:默认格式 CarbonData:Carbon格式(仅表格数据集支持)
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查询算法列表 - AI开发平台ModelArts
算法版本数量,默认为0. size Integer 算法大小。 create_time Long 算法创建时间戳。 update_time Long 算法更新时间戳。 表6 job_config 参数 参数类型 描述 code_dir String 算法的代码目录。如:“/usr/app/”。应与boot_file一同出现。
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图像分类 - AI开发平台ModelArts
中添加新标签。 单击“确定”。此时,选中的图片将被自动移动至“已标注”页签,且在“未标注”和“全部”页签中,标签的信息也将随着标注步骤进行更新,如增加的标签名称、各标签对应的图片数量。 图3 添加标签 如果您还不太清楚如何进行标注,可参考数据集详情页面的“标注样例说明”完成标注。
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模型微调 - AI开发平台ModelArts
_params.json” 。 低秩适应(LoRA)是一种重参数化方法,旨在减少具有低秩表示的可训练参数的数量。权重矩阵被分解为经过训练和更新的低秩矩阵。所有预训练的模型参数保持冻结。训练后,低秩矩阵被添加回原始权重。这使得存储和训练LoRA模型更加高效,因为参数明显减少。 超参
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查询样本列表 - AI开发平台ModelArts
标注成员的当前登录状态。可选值如下: 0:未发送邀请邮件 1:已发送邀请邮件但未登录 2:已登录 3:标注成员已删除 update_time Long 更新时间。 worker_id String 标注成员ID。 workforce_id String 所属标注团队ID。 表7 SampleLabel
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在Notebook上安装配置Grafana - AI开发平台ModelArts
na。 mkdir -p /home/ma-user/work/grf cd /home/ma-user/work/grf wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-9.1.6.linux-amd64.tar.gz tar -zxvf
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VS Code连接开发环境时报错Missing GLIBC,Missing required dependencies - AI开发平台ModelArts
27.so Error: Missing required dependencies. Please refer to our FAQ https://aka.ms/vscode-remote/faq/old-linux for additional information. 原因分析
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创建训练作业 - AI开发平台ModelArts
训练作业创建成功响应说明 参数 类型 描述 TrainingJob Object 训练对象,该对象包含job_id等属性,对训练作业的查询、更新、删除等操作时,可通过job_instance.job_id获取训练作业ID。 表7 调用训练接口失败响应参数 参数 类型 描述 error_msg
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费用账单 - AI开发平台ModelArts
获取资源名称。 登录ModelArts管理控制台,选择“部署上线 > 在线服务”,在在线服务列表页,复制实例名称。 单击服务名称进入服务详情页,在“配置更新记录”页签中,单击AI应用名称,进入AI应用详情页。 在“基本信息”中,复制AI应用的ID。 图3 获取AI应用ID 根据查询到的资源名称拼接账单中上报的资源名称。