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model目录下放置label.json文件,此处读取 dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(self.model_path)) with open(os.path.join(dir_path, 'label.json')) as f:
码。 import pandas as pd import moxing as mox mox.file.shift('os', 'mox') # 将os的open操作替换未mox.file.File适配OBS路径的操作 param = {'encoding': 'utf-8'}
not os.path.exists(work_directory): os.mkdir(work_directory) filepath = os.path.join(work_directory, filename) if not os.path
上,这样会导致下载数据很慢。 在训练作业中,使用如下代码进行“.tar”包解压: import moxing as mox import os mox.file.copy_parallel("obs://donotdel-modelarts-test/AI/data/PyTorch-1
处理方法 如果在训练作业的工作目录下有core文件生成,可以在启动脚本最前面加上如下代码,来关闭core文件产生。 import os os.system("ulimit -c 0") 排查数据集大小,checkpoint保存文件大小,是否占满了磁盘空间。 必现的问题,使用本
3 打印如下信息,表示上传镜像成功。 图5 成功上传镜像 Step8 注册镜像 镜像上传至SWR成功后,在ModelArts控制台的“镜像管理”页面中单击“注册镜像”。 图6 在ModelArts控制台注册镜像 在镜像源中,选择上一步中上传到SWR自有镜像仓中的镜像名,作为模型推
3 打印如下信息,表示上传镜像成功。 图5 成功上传镜像 Step8 注册镜像 镜像上传至SWR成功后,在ModelArts控制台的“镜像管理”页面中单击“注册镜像”。 图6 在ModelArts控制台注册镜像 在镜像源中,选择上一步中上传到SWR自有镜像仓中的镜像名,作为模型推
完成修改。 图5 编辑标签 删除标签:在“选中文件标签”区域中,单击操作列的删除该标签。 基于标签修改 在数据标注概览页,单击右侧的“标签管理”,即可显示全部标签的信息。 图6 全部标签的信息 修改标签:在需要修改的标签的“操作”列,单击“修改”,输入修改后的标签,单击“确定”即可。
用户只创建了一个未标注完成的数据集,需要在工作流运行时对数据进行人工标注。 可以放在数据集导入节点之后,对导入的新数据进行人工标注。 数据准备:提前在ModelArts管理控制台创建一个数据集。 from modelarts import workflow as wf # 通过LabelingStep给输入的
nci7。 -v ${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/
Windows:C:\Users\{{user}} Mac/Linux: Users/{{user}} VS Code连接Notebook 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“开发空间 > Notebook”,进入“Notebook”页面。 该界面显示已创建实例的状态为“运行中”。当前有两种方式,可以打开VS
read(img_path), np.uint8), 1) 在MXNet环境下使用torch包,请您尝试如下方法先进行导包: import os os.sysytem('pip install torch') import torch 父主题: OBS操作相关故障
', type=str, default=os.path.join(file_dir, 'input_dir')) parser.add_argument('--output_dir', type=str, default=os.path.join(file_dir, 'output_dir'))
处理方法 将requirements.txt中的Unidecode改为unidecode。 建议与总结 您可以在训练代码里添加一行: os.system('pip list') 然后运行训练作业,查看日志中是否有所需要的模块。 父主题: 业务代码问题
如何安装C++的依赖库? 训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕? 如何在训练中加载部分训练好的参数? 训练作业的启动文件如何获取训练作业中的参数? 训练作业中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹? 训练作业如何调用shell脚本,是否可以执行.sh文件? 训练代码中,如何获取依赖文件所在的路径?
runtime没有找到。 处理方法 建议您按以下步骤排查处理: 确认部署在线服务时是否选择了GPU规格。 在customize_service.py中添加一行代码os.system('nvcc -V)查看该镜像的cuda版本(customize_service.py编写指导请见模型推理代码编写说明)。
3 打印如下信息,表示上传镜像成功。 图6 成功上传镜像 Step8 注册镜像 镜像上传至SWR成功后,在ModelArts控制台的“镜像管理”页面中单击“注册镜像”。 图7 在ModelArts控制台注册镜像 在镜像源中,选择上一步中上传到SWR自有镜像仓中的镜像名,作为模型推
根据错误信息判断,报错原因为训练作业运行程序读取不到GPU。 处理方法 根据报错提示,请您排查代码,是否已添加以下配置,设置该程序可见的GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中,0为服务器的GPU编号,可
1:8080/${推理服务的请求路径} 推理部署示例 本节将详细说明以自定义引擎方式创建AI应用的步骤。 创建AI应用并查看AI应用详情 登录ModelArts管理控制台,进入“AI应用”页面中,单击“创建应用”,进入AI应用创建页面,设置相关参数如下: 元模型来源:选择“从对象存储服务(OBS)中选择”。
--tensor-parallel-size:并行卡数。 --gpu-memory-utilization:0~1之间的float,实际使用的显存是系统读取的最大显存*gpu-memory-utilization。 --max-model-len:最大数据输入+输出长度,不能超过模型配置文件config