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在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务(Web Service)。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。 昇腾芯片 昇腾芯片又叫Ascend芯片,是华为自主研发的高计算力低功耗的AI芯片。 资源池 ModelArts提供的大规模计算集群,可应用于模型开发、训练和部署。支持公共资源
ModelArts开发环境针对推理昇腾迁移的场景提供了云上可以直接访问的开发环境,具有如下优点: 利用云服务的资源使用便利性,可以直接使用到不同规格的昇腾设备。 通过指定对应的运行镜像,可以直接使用预置的、在迁移过程中所需的工具集,且已经适配到最新的版本可以直接使用。 开发者可以通过浏
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图1 创建镜像组织 Step2 登录ECS服务器 根据创建ECS服务器创建完成ECS服务器后,单击“远程登录”,可使用华为CloudShell远程登录如图所示。后续安装Docker、获取镜像、构建镜像等操作均在该ECS上进行。
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使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门
比如防火墙配置是2小时空闲就关闭连接,那客户端配置ServerAliveInterval小于2小时(比如1小时),就可以避免防火墙将连接断开。 服务器端配置(Notebook当前已经配置,24h应该是长于防火墙的断连时间配置,该配置无需用户手工修改,写在这里仅是帮助理解ssh配置原理)配
Standard上运行GPU多机多卡训练作业 操作流程 准备工作: 购买服务资源(VPC/SFS/OBS/SWR/ECS) 配置权限 创建专属资源池(打通VPC) ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具 (可选)工作空间配置 模型训练:
VS Code连接开发环境时报错Missing GLIBC,Missing required dependencies 问题现象 VS Code连接开发环境时报错如下: Warning: Missing GLIBC >= 2.28! from /lib/x86_64-linux-gnu/libc-2
用内存,导致磁盘空间不足。 磁盘配额不足。 处理方法 查看虚拟机所使用的存储空间,再查看回收站文件占用内存,根据实际删除回收站里不需要的大文件。 在Notebook实例详情页,查看实例的存储容量。 执行如下命令,排查虚拟机所使用的存储空间,一般接近存储容量,请排查回收站占用内存。
wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图1 创建镜像组织 Step2 登录ECS服务器 根据创建ECS服务器创建完成ECS服务器后,单击“远程登录”,可使用华为CloudShell远程登录如图所示。后续安装Docker、获取镜像、构建镜像等操作均在该ECS上进行。
Standard提供的在线代码开发环境,编写训练代码进行AI模型的开发。 如果您想了解如何在ModelArts Standard提供的Notebook开发环境中,完成AI开发全流程,您可以参考基于Codelab使用Standard Notebook实例进行AI开发。 如果您有自己的算法,想改造适配后迁移到ModelArts
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创建新版Notebook无法使用已购买的专属资源池,如何解决? 在Notebook中使用tensorboard命令打开日志文件报错Permission denied 父主题: 开发环境
使用的数据可以存储至OBS。 弹性云服务器 弹性云服务器(Elastic Cloud Server,ECS)是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的基础的计算组件。弹性云服务器创建成功后,您就可以像使用自己的本地PC或物理服务器一样,使用弹性云服务器。 在制作自定义镜像时,您可以
SDK简介 ModelArts服务软件开发工具包(ModelArts SDK)是对ModelArts服务提供的REST API进行的Python封装,以简化用户的开发工作。用户直接调用ModelArts SDK即可轻松管理数据集、启动AI训练以及生成模型并将其部署为在线服务。 ModelArts
打开Terminal窗口,执行以下命令启动kernelgateway服务。 API_TYPE=kernel_gateway.jupyter_websocket LOG_DIR="/home/ma-user/log" mkdir -p ${LOG_DIR} KERNEL_GATEWAY
在线服务预测报错MR.0105 问题现象 部署为在线服务,服务处于运行中状态,预测时报错:{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面
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