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创建模型规范参考 模型包结构介绍 模型配置文件编写说明 模型推理代码编写说明 自定义引擎创建模型规范 自定义脚本代码示例 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
创建模型 创建模型不同方式的场景介绍 从训练作业中导入模型文件创建模型 从OBS中导入模型文件创建模型 从容器镜像中导入模型文件创建模型 从AI Gallery订阅模型 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
创建导入任务 支持从OBS中导入新的数据,导入方式包括目录导入和Manifest文件导入。 dataset.import_data(path=None, anntation_config=None, **kwargs) 不同类型的数据集支持的导入方式如表1所示。 表1 不同数据集支持的导入方式
dependencies 推理代码及模型需安装的包,默认为空。从配置文件读取。 否 str model_metrics 模型精度信息,从配置文件读取。 否 str apis 模型所有的apis入参出参信息(选填),从配置文件中解析出来。 否 str initial_config 模型配置相关数据。
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注
理等动作。 本章节介绍如何使用VS Code插件创建训练作业并调试。 使用VS Code插件创建训练作业并调试功能目前是白名单,需要提交工单申请开通。 准备工作 创建OBS桶,桶名称示例:“xxx-project”,在OBS桶里创建“data”文件夹。(建议下载OBS Browser+进行相关操作)。
ToolKit插件创建训练作业并调试。 前提条件 Step1 下载并安装PyCharm ToolKit。 在本地PyCharm中已有训练代码工程。 已在OBS中创建桶和文件夹,用于存放数据集和训练输出模型。 例如:创建命名为“test-modelarts2”的桶,创建文件夹“data
创建训练作业时提示“对象目录大小/数量超过限制”,如何解决? 问题分析 创建训练作业选择的代码目录有大小和文件个数限制。 解决方法 将代码目录中除代码以外的文件删除或存放到其他目录,保证代码目录大小不超过128MB,文件个数不超过4096个。 父主题: 创建训练作业
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注
从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以针对该引擎构建自定义镜像,并将镜像导入ModelArts,创建为AI应用。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成AI应用的创建,并部署成在线服务。 操作流程如下: 本地构建镜像:在本地制作自定义镜
创建训练作业时出现“实例挂卷失败”的事件 问题现象 训练作业的状态一直在“创建中”,查看训练作业的“事件”,有异常信息“实例挂卷失败”,详情为“Unable to mount volumes for pod xxx ... list of unmounted volumes=[nfs-x]”。
夹下面放置模型文件,模型配置文件,模型推理代码文件。 模型文件:在不同模型包结构中模型文件的要求不同,具体请参见模型包结构示例。 模型配置文件:模型配置文件必须存在,文件名固定为“config.json”,有且只有一个,模型配置文件编写请参见模型配置文件编写说明。 模型推理代码文
训练作业”,默认进入“训练作业”列表。单击“创建训练作业”进入创建训练作业页面。 在“创建训练作业”页面,填写相关参数信息,然后单击“提交”。 创建方式:选择“自定义算法”。 启动方式:选择“自定义”。 镜像:选择上传的自定义镜像。 启动命令: cd ${MA_JOB_DIR}/demo
在ModelArts创建分布式训练时如何设置NCCL环境变量? ModelArts训练平台预置了部分NCCL环境变量,如表1所示。这些环境变量建议保持默认值。 表1 预置的环境变量 环境变量 说明 NCCL_SOCKET_IFNAME 指定通信的网卡名称。 NCCL_IB_GID_INDEX
创建数据集 功能介绍 创建数据集。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/datasets 表1 路径参数 参数
创建团队标注任务 如果您在创建标注作业时,即启用团队标注,且指派了某一团队负责标注,系统将默认基于此团队创建一个标注任务。您可以在创建数据标注任务后,在“我创建的”页面查看此任务。 您还可以重新创建一个团队标注任务,指派给同一团队的不同成员,或者指派给其他标注团队。 团队标注作业的创建方式
创建节点池 功能介绍 创建节点池。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodepools
入创建训练作业页面。 在“创建训练作业”页面,填写相关参数信息,然后单击“提交”。 创建方式:选择“自定义算法”。 启动方式:选择“自定义”。 镜像:选择上传的自定义镜像。 启动命令: ln -s /home/ma-user/work/coco /home/ma-user/coco