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一个容器名称。 {image_id} 为docker镜像的ID，即第四步中生成的新镜像id，在宿主机上可通过docker images查询得到。 Step6 启动推理服务 进入容器。 docker exec -it -u ma-user ${container-name} /bin/bash
启动线下的容器镜像： # run on terminal docker run -ti ${your_image:tag} 在容器中输入如下命令，得到pytorch.tar.gz： # run on container # 基于想要迁移的base环境创建一个名为pytorch的conda环境
Array of strings edge服务类型可选。边缘节点ID数组，节点ID为IEF（智能边缘平台）的边缘节点ID，在IEF上创建边缘节点后可得到。 mapping_rule 否 Object batch服务类型可选。输入参数与csv数据的映射关系，仅当mapping_type为cs
一个容器名称。 {image_id} 为docker镜像的ID，即第四步中生成的新镜像id，在宿主机上可通过docker images查询得到。 Step6 启动推理服务 进入容器。 docker exec -it -u ma-user ${container-name} /bin/bash
batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶，一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。 具体流程图如下： 图1 多机多卡数据并行训练 代码改造点 引入多进程启动机制：初始化进程
启动线下的容器镜像： # run on terminal docker run -ti ${your_image:tag} 在容器中输入如下命令，得到pytorch.tar.gz： # run on container # 基于想要迁移的base环境创建一个名为pytorch的conda环境
一个容器名称。 {image_id} 为docker镜像的ID，即第四步中生成的新镜像id，在宿主机上可通过docker images查询得到。 步骤六 启动推理服务 进入容器。 docker exec -it -u ma-user ${container-name} /bin/bash
部署在线服务 部署在线服务包括： 已部署为在线服务的初始化。 部署在线服务predictor。 部署批量服务transformer。 部署服务返回服务对象Predictor，其属性包括服务管理章节下的所有功能。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session
启动线下的容器镜像： # run on terminal docker run -ti ${your_image:tag} 在容器中输入如下命令，得到pytorch.tar.gz： # run on container # 基于想要迁移的base环境创建一个名为pytorch的conda环境
一个容器名称。 {image_id} 为docker镜像的ID，即第四步中生成的新镜像id，在宿主机上可通过docker images查询得到。 步骤六 启动推理服务 进入容器。 docker exec -it -u ma-user ${container-name} /bin/bash
一个容器名称。 {image_id} 为docker镜像的ID，即第四步中生成的新镜像id，在宿主机上可通过docker images查询得到。 步骤六 启动推理服务 进入容器。 docker exec -it -u ma-user ${container-name} /bin/bash
创建AI应用 功能介绍 导入元模型创建AI应用。 执行代码、模型需先上传至OBS（训练作业生成的模型已默认存储到OBS）。 接口约束 使用模板导入模型与不使用模板导入这两类导入方式的Body参数要求不一样。以下Body参数说明中以模板参数表示适合使用模板导入模型时填写的参数，非模
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