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Lite Cluster高危操作一览表 当您在CCE、ECS或BMS服务控制台直接操作ModelArts Lite Lite Cluster资源时,可能会导致资源池部分功能异常。下表可帮助您定位异常出现的原因,风险操作包括但不限于以下内容。 高危操作风险等级说明: 高:对于可能直
driver version : 440.95.01 gpu driver version : 440.95.01(GPU驱动在宿主机中安装,镜像中无需安装) cuda runtime version : 10.2(PyTorch自带,无需关心) cudnn version : 7.6
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。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 labelers Array
ing-job-flavors 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。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 flavor_type 否 String 查询训练作业规格的类型,不填为查询所有。枚举值:
当Notebook实例不再需要时,调用删除Notebook实例接口删除实例。 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ID和名称、获取帐号名和帐号ID和获取用户名和用户ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体: URI格式:POST
理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署AI应用,管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节,包括数据处理、算法开发、模型训练、创建AI应用、AI应用部署都可以在ModelArts上完成。从技术上看,ModelAr
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,仅支持部署为在线服务,如需部署为批量服务或边缘服务,可在“AI应用管理 > AI应用”页面中直接部署。 支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery,共享给其他用户。
什么是自动学习? 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询
推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码 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。 场景:部署在线服务Predictor的推理预测
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。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 auto_sync_dataset 否 Boolean
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。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 version_id 否 String 数据集版本ID。
AI识别可以单独针对一个标签识别吗? 标注多个标签进行训练而成的模型,最后部署成在线服务之后也是对标注的多个标签去进行识别的。如果只需要快速识别一种标签,建议单独训练识别此标签的模型使用,并选择较大的部署上线的规格也可以提供识别速度。 父主题: 一般性问题
存储的是节点名称;此时if_then_steps中的step跳过不执行。 使用案例 根据需求参考简单示例或进阶示例。 简单示例 通过参数配置实现 import modelarts.workflow as wf left_value = wf.Placeholder(name="left_value"
fault”实例。 图1 选择指标源 通过“全量指标”或“按普罗语句添加”方式选择一个或多个关注的指标。 图2 添加指标 关于更多指标浏览方法请参考华为云帮助中心“应用运维管理 AOM> 用户指南(2.0)> 指标浏览”。 ModelArts支持的指标和Label信息如下面表格所示:
自动学习训练后的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: 模型训练
标注多个标签,是否可针对一个标签进行识别? 数据标注时若标注多个标签进行训练而成的模型,最后部署成在线服务之后也是对标注的多个标签去进行识别的。如果只需要快速识别一种标签,建议单独训练识别此标签的模型使用,并选择较大的部署上线的规格也可以提供识别速度。 父主题: Standard数据管理
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。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 labels 否 Array of Label
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。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 delete_policy 否 Integer 是否删除标签及包含标签的样本。可选值如下:
/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ 修改断点续训练参数。断点续训前,需要在原有训练参数配置表1中新加“MODEL_PATH”参数,并修改“TRAIN_ITERS”参数和“RUN_TYPE”参数。 表1 断点续训练修改参数 参数 示例值
ckpoint信息初始化训练状态即可。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。 原有训练参数配置表1断点续训练中新加MODEL_PATH参数,并修改TRAIN_ITERS参数值。 表1 断点续训练修改参数 参数 参考值 参数说明 CKPT_LOAD_DIR