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train_url) 新旧版训练预置引擎差异 新版的预置训练引擎默认安装Moxing2.0.0及以上版本。 新版的预置训练引擎统一使用了Python3.7及以上版本。 新版镜像修改了默认的HOME目录,由“/home/work”变为“/home/ma-user”,请注意识别训练代码
semantic_version gitdb trampoline clip aenum facexlib torch==2.1.0 python-multipart gdown \ && pip install -r requirements_versions.txt &&
"engine_name": "TensorFlow", "engine_id": 1, "engine_version": "TF-1.4.0-python2.7", "status": 10, "app_url": "/usr/app/", "boot_file_url":
sh 在/home/ma-user目录下已经存在infer_server.py脚本文件,启动infer_server.py命令如下。 python infer_server.py 图3 启动脚本 在宿主机上另外打开一个终端,使用curl命令发送请求。完整的请求参数请参考表2。 curl
规格中带有ARM字样的显示,为ARM CPU架构。 规格中未带有ARM字样的显示,为X86 CPU架构。 ModelArts后台暂不支持下载开源安装包,建议用户在自定义镜像中安装训练所需的依赖包。 自定义镜像需上传至容器镜像服务(SWR)才能在ModelArts上用于训练。 父主题:
载完成后,镜像的启动命令会被自动执行。启动命令的填写规范如下: 如果训练启动脚本用的是py文件,例如train.py,运行命令可以写为python ${MA_JOB_DIR}/demo-code/train.py。 如果训练启动脚本用的是sh文件,例如main.sh,运行命令可以写为bash
ockerfile配置如下: CMD ["sh", "/home/run.sh"] 镜像依赖组件 如果需要部署批量服务,镜像内需要集成python、jre/jdk、zip等组件包。 (可选)保持Http长链接,无损滚动升级 如果需要支持滚动升级的过程中不中断业务,那么需要将服务的
下载开源数据集naruto-blip-captions并上传到宿主机上,官网下载地址:https://huggingface.co/datasets/lambdalabs/naruto-blip-captions/tree/main。用户也可以使用自己的数据集。 下载开源数据集
"engine_id": 1, "engine_version": "TF-1.4.0-python2.7", "status": 10, "app_url": "/usr/app/",
#!/bin/bash # 自定义脚本内容 ... # run.sh调用app.py启动服务器,app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设置启动命令,您也可以在镜像中自定义启动命令,在创建AI应用时填写与您镜像中相同的启动命令。 提供的服务
免费。 免费。 包月购买。 免费。 包月购买。 (建议不小于2U8G,本地存储空间100G,带EIP全动态BGP,按流量10M带宽) × 表2 开源数据集训练效率参考 算法及数据 资源规格 Epoch数 运行时长(hh:mm:ss) 算法:PyTorch官方针对ImageNet的样例 数据:ImageNet分类数据子集
如高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等。 说明: 高性能计算:主要是高带宽的需求,用于共享文件存储,比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明: 高性能计算:主要是高速
on为必填参数。Image镜像制作规范可参见创建模型的自定义镜像规范。 runtime 否 String 模型运行时环境,系统默认使用python2.7。runtime可选值与model_type相关,当model_type设置为Image时,不需要设置runtime,当mode
/home/ma-user/ComfyUI && source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh && python main.py --port 30027 --listen 0.0.0.0 --force-fp16 基于dockerfile进行build
#!/bin/bash # 自定义脚本内容 ... # run.sh调用app.py启动服务器,app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设置启动命令,您也可以在镜像中自定义启动命令,在创建模型时填写与您镜像中相同的启动命令。 提供的服务可使
免费 包月购买 (Ubuntu 18.04,建议不小于2U8G,本地存储空间100G,带EIP全动态BGP,按流量10M带宽) × 表2 开源数据集训练效率参考 算法及数据 资源规格 Epoch数 预计运行时长(hh:mm:ss) 算法:PyTorch官方针对ImageNet的样例
引擎规格的ID。如“caffe-1.0.0-python2.7”。 engine_name String 引擎规格的名称。如“Caffe”。 engine_version String 引擎规格的版本。对一个引擎名称,有多个版本的引擎,如使用python2.7的"Caffe-1.0.0-python2.7"等。
选择ARM. 推理加速卡:无。 部署类型: 在线服务。 请求模式:同步请求。 启动命令: source /etc/bashrc && python3 launch.py --skip-torch-cuda-test --port 8183 --enable-insecure-extension-access
08 SDK ModelArts服务软件开发工具包(ModelArts SDK)是对ModelArts服务提供的REST API进行的Python封装,以简化用户的开发工作。 SDK文档 SDK下载 Session鉴权 OBS管理 作业管理 模型管理 服务管理 02 价格 Mod
选择ARM. 推理加速卡:无。 部署类型: 在线服务。 请求模式:同步请求。 启动命令: source /etc/bashrc && python3 launch.py --skip-torch-cuda-test --port 8183 --enable-insecure-extension-access