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String 执行的时长。 events Array of strings 执行的事件。 labels Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
预测分析:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。 登录M
参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 status 否 String 服务包状态。
Environment实例 描述模型正常运行需要的环境,如使用的python版本、tensorflow版本等。 Environment实例的示例请参见示例代码。 source_job_id 否 String 来源训练作业的ID,模型是从训练作业产生的可填写,用于溯源;如模型是从第三方元模型导入,则为空,默认值为空。
Files\OpenSSH-xx”(路径中包含ssh可执行exe文件)添加到环境系统变量中。 重新打开CMD,并执行ssh,结果如下图即说明安装成功,如果还未装成功则执行5和6。 OpenSSH默认端口为22端口,开启防火墙22端口号,在CMD执行以下命令: netsh advfirewall firewall
Files\OpenSSH-xx”(路径中包含ssh可执行exe文件)添加到环境系统变量中。 重新打开CMD,并执行ssh,结果如下图即说明安装成功,如果还未装成功则执行5和6。 OpenSSH默认端口为22端口,开启防火墙22端口号,在CMD执行以下命令: netsh advfirewall firewall
用户可以在创建训练作业页面增加新的环境变量,也可以设置新的取值覆盖当前训练容器中预置的环境变量值。 为保证数据安全,请勿输入敏感信息,例如明文密码。 训练容器中预置的环境变量 训练容器中预置的环境变量如下面表格所示,包括表1、表2、表3、表4、表5、表6、表7。 此处的环境变量取值仅为示例,
数据集版本发布:将已完成确认的数据进行版本发布。 数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 声音分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 service_id 是 String API所属的服务ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
在ModelArts Notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 将自定义的推理文件和模型配置文件保存在训练生成的模型文件目录下。如训练生成的模型保存在“/home/ma-user/work/tensorflow_mlp
描述 max_quota Integer 配额允许设置的最大值。 update_time Integer 最后修改时间,UTC。如用户未修改过该资源配额,则该值默认为该工作空间的创建时间。 resource String 资源的唯一标识。 quota Integer 当前配额值。配额值为-1代表不限制配额。
数据集版本发布:将已完成标注的数据进行版本发布。 数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 物体检测:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页
数据集版本发布:将已完成确认的数据进行版本发布。 数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 文本分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页
Integer 资源规格的弹性使用量,物理池该值和count相同。 azs Array of azs objects 资源所在的AZ的数量。 nodePool String 节点池名称。比如:nodePool-1。 表24 azs 参数 参数类型 描述 az String AZ的名称。 count
用于数据批量处理、模型训练等场景。 应用场景 需要使用MRS Spark组件进行大量数据的计算时,可以根据已有数据使用该节点进行训练计算。 使用案例 在华为云MRS服务下查看自己账号下可用的MRS集群,如果没有,则需要创建,当前需要集群有Spark组件,安装时,注意勾选上。 您可
数据集版本发布:将已完成标注的数据进行版本发布。 数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 图像分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页
resource 是 String 资源标识。 quota 是 Integer 要修改的配额值。配额值为正整数或-1,-1代表不限制配额。配额值范围不能超过配额的最大值与最小值。可通过调用查询工作空间配额接口查询配额的最大值。 响应参数 状态码: 200 表5 响应Body参数 参数 参数类型
Integer 资源规格的弹性使用量,物理池该值和count相同。 azs Array of azs objects 资源所在的AZ的数量。 nodePool String 节点池名称。比如:nodePool-1。 表15 azs 参数 参数类型 描述 az String AZ的名称。 count
Integer 资源规格的弹性使用量,物理池该值和count相同。 azs Array of azs objects 资源所在的AZ的数量。 nodePool String 节点池名称。比如:nodePool-1。 表15 azs 参数 参数类型 描述 az String AZ的名称。 count
支持单节点通过参数配置或者获取训练输出的metric指标信息来决定执行是否跳过,同时可以基于此能力完成对执行流程的控制。 应用场景 主要用于存在多分支选择执行的复杂场景,在每次启动执行后需要根据相关配置信息决定哪些分支需要执行,哪些分支需要跳过,达到分支部分执行的目的,与ConditionStep的使用场景类