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print(dataset_list) 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法请参见Session鉴权。 dataset_type 否 Integer 根据数据集类型查询数据集列表,默认为空。可选值如下: 0:图像分类
String Notebook实例ID,可通过调用查询Notebook实例列表接口获取。 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Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 category 否 String 存储类型。可选值为OBS。
中选择“模型部署”,进入在线服务列表页面。您可以单击“操作”列的“更多>重启”,重启服务。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署”,进入在线服务列表页面。单击目标服务名称,进入服务详情页面。您可以单击页面右上角“重启”,重启在线服务。 部署方式为Mode
data/fintune/ 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值。在Notebook进入到
ntemplate_name} 表1 路径参数 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。 plugintemplate_name 是 String 插件模板的名称。可选值如下: gpu-driver:GPU驱动插件模板信息
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,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。
print(info) 参数说明 表1 Estimator初始化参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法请参考Session鉴权。 job_id 是 String 训练作业的id,可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询,如"job_instance
在详情页面单击“下载”。弹出“选择云服务区域”,选择区域后单击“确定”进入下载详情页面。根据数据集下载至OBS还是ModelArts数据集列表,填写不同配置信息: ModelArts数据管理模块在重构升级中,对未使用过数据管理的用户不可见。建议新用户选择将数据集下载至OBS使用。 将数据集下载至OBS
id}/tags/create 表1 路径参数 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。 resource_id 是 String 资源ID,如Notebook实例ID。 请求参数 表2 请求Body参数
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,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。
如何将Keras的.h5格式模型导入到ModelArts中 ModelArts不支持直接导入“.h5”格式的模型。您可以先将Keras的“.h5”格式转换为TensorFlow的格式,然后再导入ModelArts中。 从Keras转TensorFlow操作指导请参见其官网指导。 父主题:
将OBS中的文件下载到Notebook,可以通过在Notebook中运行代码的方式完成数据下载,具体方式有2种,ModelArts的SDK接口或者调用MoXing接口。 方法一:使用ModelArts SDK接口将OBS中的文件下载到Notebook后进行操作。 示例代码: 1 2 3 from modelarts
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,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。
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,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。
调用批量更新样本标签根据获取的智能标注样本列表确认智能标注结果。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域,获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 已准备好用于智能标注的图像分类的数据集,并获取数据集ID,例如“6mHUG
}/subscriptions 表1 路径参数 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
元模型,可对所有迭代和调试的AI应用进行统一管理。 约束与限制 自动学习项目中,在完成模型部署后,其生成的模型也将自动上传至AI应用列表中。但是自动学习生成的AI应用无法下载,只能用于部署上线。 创建AI应用、管理AI应用版本等功能目前是免费开放给所有用户,使用此功能不会产生费用。
调用API接口创建训练作业和部署服务时,如何填写资源池的参数? 调用API接口创建训练作业时,“pool_id”为“资源池ID”。 调用API接口部署在线服务时,“pool_name”为“资源池ID” 。 图1 资源池ID 父主题: API/SDK
l API,可使用HTTPS协议访问。ModelArts提供了SDK用于调用在线服务API,SDK调用方式请参见《SDK参考》>“场景1:部署在线服务Predictor的推理预测”。 除此之外,您还可以使用常见的开发工具及开发语言调用此接口,建议通过互联网搜索并获取调用标准Restful
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集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。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选