-
Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 - AI开发平台ModelArts
ip_forward Step2 获取镜像 获取基础镜像。建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}参考获取镜像。 docker pull ${image_url} Step3 启动容器 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。
-
查询训练作业详情 - AI开发平台ModelArts
训练作业日志保存的宿主机的路径。 请求示例 如下以查询uuid为3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347的训练作业为例。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347
-
ModelArts支持的AI框架 - AI开发平台ModelArts
统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像,包括MindSpore、PyTorch。适用于开发环境,模型训练,服务部署,请参考统一镜像列表。表1、表2所示镜像仅发布在西南-贵阳一区域。 表1 MindSpore 预置镜像 适配芯片 适用范围 mindspore_2
-
ModelArts支持哪些AI框架? - AI开发平台ModelArts
统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像,包括MindSpore、PyTorch。适用于开发环境,模型训练,服务部署,请参考统一镜像列表。表1、表2所示镜像仅发布在西南-贵阳一区域。 表1 MindSpore 预置镜像 适配芯片 适用范围 mindspore_2
-
操作Execution - AI开发平台ModelArts
objects 参数。 data_requirements 否 Array of DataRequirement objects 需要的数据。 表3 ExecutionActionPolicy 参数 是否必选 参数类型 描述 rerun_steps 否 Array of strings 重跑的节点。
-
查询训练作业详情 - AI开发平台ModelArts
session = Session() estimator = Estimator(session=session, job_id="618222c4-dc2f-4cfe-bc49-72b075b7552f") job_info = estimator.get_job_info() print(job_info)