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应用管理 > AI应用”页面,如下图所示。模型名称由系统自动命名,前缀与自动学习项目的名称一致,方便辨识。 自动学习生成的模型,不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型 自动学习生成的模型,支持哪些其他操作 支持部署为在线服务、批量服务或边缘服务。 在自动学习页面中,仅支持部署
概述 在调用ModelArts API之前,请确保已经充分了解ModelArts相关概念,详细信息请参见产品介绍。 父主题: 使用前必读
约束与限制 您能创建的ModelArts资源的数量与配额有关系,具体请参见服务配额。 更详细的限制请参见具体API的说明。 父主题: 使用前必读
“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现文本分类
“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现声音分类
train_instance_count:必选参数,训练使用的worker个数,单机训练时为1,训练作业只在当前使用的notebook中运行。 script_interpreter:可选参数,指定使用哪个python环境来执行训练任务,如果未指定,会默认使用当前的kernel。 log_url:可
已购买的套餐包为什么不能使用? 已购买的套餐包不能使用包含以下几种情况: 购买套餐包的区域与使用区域不同。例如您在“华北-北京四”区域购买的套餐包,就只能在此区域使用。查看已购买套餐包区域可参见如何查看在哪个区域购买的套餐包?。 购买的套餐包不支持在此场景中使用。例如,您购买的套餐包
上传数据至OBS(首次使用时需要) 前提条件 已经在OBS上创建好普通OBS桶,请参见创建普通OBS桶。 已经安装obsutil,请参考下载和安装obsutil。 操作步骤 登录Imagenet数据集下载官网地址,下载Imagenet21k数据集:http://image-net
由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源,如果不需再使用此在线服务,建议在“在线服务”的操作列单击“更多>停止”,避免产生不必要的费用。如果需要继续使用此服务,可单击“启动”恢复。 如果您启用了自动停止功能,服务将在指定时间后自动停止,不再产生费用。 父主题: 使用自动学习实现图像分类
上传远端文件至JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持通过远端文件地址下载文件。 要求:远端文件的URL粘贴在浏览器的输入框中时,可以直接下载该文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
准备文本分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 文件格式要求为txt或者csv,文件大小不能超过8MB。 以换行符作为分隔符,每行数据代表一个标注对象。 文本分类目前只支持中文。
“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现物体检测
即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码,使能读取前一次训练保存的预训练模型。 在ModelArts训练中实现增量训练,建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时,设置训练“输出”参数为“train_url”,在指定的训练输出的数据存储位置中保存Checkpoin
分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误: WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0
创建自动模型优化的训练作业 背景信息 如果用户使用的AI引擎为pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64,并且优化
Notebook中使用Conda安装Keras 2.3.1报错 问题现象 使用Conda安装Keras 2.3.1版本报错。 原因分析 可能是Conda网络不通,请使用pip install命令安装。 解决方法 执行 !pip install keras==2.3.1命令安装Keras。
续进行图片标注。如果一张图片有多个物体,您可以标注多处。 同一个物体检测自动学习项目内,可以增加多个标签,且标签可选择不同颜色,方便识别。使用鼠标完成物体框选后,在弹出的对话框中,选择新的颜色,输入新的标签名称,即可添加一个新的标签。 自动学习项目中,物体检测仅支持矩形标注框。在
ModelArts支持使用ECS创建专属资源池吗? 不支持。创建资源池时,只能选择界面提供的“未售罄”节点规格进行创建。专属资源池的节点规格后台是对应的ECS资源,但是无法使用账号下购买的ECS,作为ModelArts专属资源池。 父主题: Standard资源池
选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明: “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格” 选择自动学习训练节点所使用的资源规格,以实际界面显示为准,将会根据不同的规格计费。 说明: 只有北京四区域支持限时免费规格。 如果您购买了套餐包,可优先选择您对应规
表2 推理效果的指标介绍 指标名称 指标说明 CPU使用率 在推理服务启动过程中,机器的CPU占用情况。 内存使用率 在推理服务启动过程中,机器的内存占用情况。 显卡使用率 在推理服务启动过程中,机器的NPU/GPU占用情况。 显存使用率 在推理服务启动过程中,机器的显存占用情况。 父主题: