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使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
“名称”:设置此任务的名称。 “标注场景”:选择标注作业的任务类型。 “标签集”:展示当前数据集已有的标签及标签属性。 “启用团队标注”:选择打开,并配置如下团队标注相关参数。 “类型”:设置任务类型,支持“指定标注团队”或“指定标注管理员”。 “选择标注团队”:任务类型设置为“指定标注团队
s/v1/region" ) func main() { // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; // 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环
成AI建模和应用。 如果您想了解如何使用ModelArts Standard一键部署现有的模型,并在线使用模型进行预测,您可以参考使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 ModelArts Standard同时提供了自动学习功能,帮助用户零代码构建
i是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。具体步骤可参考:HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后,以Llama2-70B为例: huggingface-cli download --resume-download meta-l
Standard自动学习 Standard Workflow Standard数据管理 Standard开发环境 Standard模型训练 Standard模型部署 Standard资源管理 Standard支持的AI框架 父主题: 功能介绍
数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 Standard AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。
训练预测分析模型 创建自动学习后,将会进行模型的训练,得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击创建成功的项目名称,查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中,待节点状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。
自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布
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使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
OBS提供了多种语言SDK供选择,开发者可根据使用习惯下载OBS SDK进行调用。使用OBS SDK前,需下载OBS SDK包,然后在本地开发环境中安装使用。 详细指导 :《OBS SDK参考》 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件,是一种轻型的分布式框架,构建于Ten
规格限制 是否支持sudo提权? 是否支持apt-get? 是否支持Keras引擎? 是否支持caffe引擎? 是否支持本地安装MoXing? Notebook支持远程登录吗? 父主题: Standard Notebook
使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
计费项 自动学习/Workflow计费项 数据管理计费项 开发环境计费项 模型训练计费项 AI应用计费项 推理部署计费项 专属资源池计费项
depend_steps=[job_step] ) # 服务部署 service_step = wf.steps.ServiceStep( name="service_step", title="服务部署", inputs=[wf.steps.Servic
FAQ CUDA和CUDNN run.sh脚本测试ModelArts训练整体流程 ModelArts环境挂载目录说明 infiniband驱动的安装 如何保证训练和调试时文件路径保持一致 父主题: 专属资源池训练
发布和管理AI Gallery中的AI应用 发布本地AI应用到AI Gallery 将AI Gallery中的模型部署为AI应用 管理AI Gallery中的AI应用 父主题: AI Gallery(新版)
主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905) 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理