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专属资源池计费项 计费说明 在ModelArts进行AI全流程开发时,会产生计算资源的计费,计算资源为进行运行自动学习、Workflow、开发环境、模型训练和部署服务的费用。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 专属资源池 使用计算资源的用量。
retry:0 原因分析 出现该问题的可能原因如下: OBS服务的权限出现问题,导致无法正常读取数据 处理方法 请检查OBS权限配置,如未解决问题可参考OBS文档的已配置OBS权限,仍然无法访问OBS(403 AccessDenied)。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先
是否必选 参数说明 -d / --drop-last-dir Bool 否 如果指定,在复制文件夹时不会将源文件夹最后一级目录复制至目的文件夹下,仅对文件夹复制有效。 命令示例 # 上传文件到OBS中 $ ma-cli obs-copy ./test.csv obs://${you
restartModelArtsgTensorboardJob 模型管理支持审计的关键操作列表 表4 模型管理支持审计的关键操作列表 操作名称 资源类型 事件名称 创建模型 model addModel 更新模型 model updateModel 删除模型 model deleteModel 添加转换任务
obsutil是用于访问、管理对象存储服务OBS的命令行工具,使用该工具可以对OBS进行常用的配置管理操作,如创建桶、上传文件/文件夹、下载文件/文件夹、删除文件/文件夹等。 obsutil安装和配置的具体操作指导请参见obsutils快速入门。 操作命令中的AK/SK要换成用户实际获
default="True", description="是否在训练过程中保存并使用精度最高的模型,而不是最新的模型。默认值True,保存最优模型。在一定误差范围内,最优模型会保存最新的高精度模型")), wf.AlgorithmParameters(name="jpeg_preprocess"
功能咨询 ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务? 在线服务和批量服务有什么区别? 在线服务和边缘服务有什么区别? 为什么选择不了Ascend Snt3资源? 线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地? 服务预测请求体大小限制是多少? 在线服务部署是否支持包周期? 部署服务如何选择计算节点规格?
Torch框架和昇腾NPU计算资源。 训练后的模型可用于推理部署,搭建大模型问答助手。 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 推理部署、推理性能测试、推理精度测试、推理模型量化 介绍主流的开源大模型Llama系列、Qwen系列、Yi系列、Baic
是否可接受分档shape(固定n个挡位的shape)。 - 模型变更频率 模型变更场景如下: 数据增量,模型算子未变更。 数据增量,模型算子变化,例如: 网络结构变化。 AI框架版本升级,使用了新版本算子。 例如:每半年对模型进行一次变更,变更的内容包含模型结构,并升级AI框架。 - 尺寸要求 超分前产生的图片尺寸要求:
used in loss computation. 原因分析 分布式Tensorflow不能使用“tf.variable”要使用“tf.get_variable”。 处理方法 请您将“启动文件”中的“tf.variable”替换为“tf.get_variable”。 父主题: 业务代码问题
行环境与工具链。 模型适配:针对昇腾迁移模型必要的转换和改造。 模型准备,导出和保存确定格式的模型。 转换参数准备,准备模型业务相关的关键参数。 模型转换,包含模型转换、优化和量化等。 应用集成。 针对转换的模型运行时应用层适配。 数据预处理。 模型编排。 模型裁剪。 精度校验。
部署后的AI应用是如何收费的? ModelArts支持将AI应用按照业务需求部署为服务。训练类型不同,部署后的计费方式不同。 将AI应用部署为服务时,根据数据集大小评估模型的计算节点个数,根据实际编码情况选择计算模式。 具体计费方式请参见ModelArts产品价格详情。部署AI应用可选择按需计费,也可根据业务类型和需求购买套餐包。
精度校验 迁移之后的精度校验工作是以CPU/GPU环境训练过程作为标杆的,这里的前提是在迁移前,模型已经在CPU/GPU环境达到预期训练结果。在此基础上,迁移过程的精度问题一般包括: Loss曲线与CPU/GPU差异不符合预期。 验证准确度与CPU/GPU差异不符合预期。 在迁移
用户进程被Kill表示用户进程因外部因素被Kill或者中断,表现为日志中断。 原因分析 CPU软锁 在解压大量文件可能会出现此情况并造成节点重启。可以适当在解压大量文件时,加入sleep。比如每解压1w个文件,就停止1s。 存储限制 根据规格情况合理使用数据盘,数据盘大小请参考训练环境中不同规格资源大小。
FullAccess权限和ModelArts CommonOperations权限只能二选一,不能同时选。 OBS对象存储服务 授予子账号使用OBS服务的权限。ModelArts的数据管理、开发环境、训练作业、模型推理部署均需要通过OBS进行数据中转。 OBS OperateAccess 必选
3仅作为示例,请以实际控制台为准。 准备训练数据和代码文件,上传到JupyterLab中。具体参见上传本地文件至JupyterLab。 图4 文件上传按钮 在左侧导航双击打开上传的代码文件,在JupyterLab中编写代码文件,并运行调试。有关JupyterLab的使用具体参见JupyterLab常用功能介绍。
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。
API文档以及常用的Python编码,您可以参考本章节使用MoXing Framework的一些进阶用法。 读取完毕后将文件关闭 当读取OBS文件时,实际调用的是HTTP连接读取网络流,注意要记得在读取完毕后将文件关闭。为了防止忘记文件关闭操作,推荐使用with语句,在with语句退出时会自动调用mox.file.File对象的close()方法:
scenes=[ wf.policy.Scene( scene_name="模型训练", scene_steps=[label_step, release_data_step, training_step]
使用ModelArts时提示“权限不足”,如何解决? 如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型? 什么是区域、可用区? 在ModelArts中如何查看OBS目录下的所有文件? ModelArts数据集保存到容器的哪里? ModelArts支持哪些AI框架? ModelArts训练和推理分别对应哪些功能?