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训练创建新的作业。 旧版训练管理是否停止新购? 是的,旧版训练管理将于2023年6月30日 00:00(北京时间)正式退市。 旧版训练管理如何升级到新版训练? 请参考新版训练指导文档(模型训练)来体验新版训练。 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题? 新版训练和旧版训练的差异主
标签的多维度属性,如标签为“音乐”,可能包含属性“风格”、“歌手”等。 name String 标签名称。 property LabelProperty object 标签基本属性键值对,如颜色、快捷键等。 type Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割
训练作业进程被kill 问题现象 用户进程被Kill表示用户进程因外部因素被Kill或者中断,表现为日志中断。 原因分析 CPU软锁 在解压大量文件可能会出现此情况并造成节点重启。可以适当在解压大量文件时,加入sleep。比如每解压1w个文件,就停止1s。 存储限制 根据规格情况
实时推理的部署及使用流程 在创建完模型后,可以将模型部署为一个在线服务。当在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。访问在线服务时,您可以根据您的业务需求,分别确认使用何种认证
文件删除后不可恢复,请谨慎操作。 管理数据集可用范围 仅当发布数据集时,“可用范围”启用“申请用户可用”时,才支持管理数据集的可用范围。管理操作包含如何添加可使用资产的新用户、如何审批用户申请使用资产的请求。 添加可使用资产的新用户。 数据集发布成功后,如果数据集所有者要新增可使用资产的新用户,则可以在数据集详情页添加新用户。
旋转裁剪任务执行的临时目录。 data_analysis Map<String,Object> 特征分析结果,json格式。 data_path String 数据保存路径。 data_statistics Map<String,Object> 数据集的样本统计信息,包括样本元信息的统计,json格式。
otebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模
String 作业规格。 status String 作业状态。 resourceRequirement resourceRequirement object 运行作业的资源请求量。 priority String 作业优先级。 runningDuration Integer 作业运行时长。
allocatable_memory Integer 可使用的内存数。 cluster_id String 集群ID。 nodes ClusterNode object 集群节点配置。 allocatable_cpu_cores Float 可使用的CPU核数。 product_id String 产品ID,仅当集群为包周期类型时返回。
用户token。 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 app ApigAppDetailInfo object 创建的APP基础信息。 表5 ApigAppDetailInfo 参数 参数类型 描述 app_codes Array of strings
标签的多维度属性,如标签为“音乐”,可能包含属性“风格”、“歌手”等。 name String 标签名称。 property LabelProperty object 标签基本属性键值对,如颜色、快捷键等。 type Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割
用户token。 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 app ApigAppDetailInfo object 创建的APP基础信息。 表5 ApigAppDetailInfo 参数 参数类型 描述 app_codes Array of strings
按需计费 按需计费是一种先使用再付费的计费模式,适用于无需任何预付款或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费资源的计费规则。 适用场景 按需计费适用于资源需求波动的场景,例如面向ToC业务的AIGC推理场景,客户业务量会随时间有规律的波动,按需计费模式能大幅降低客户的业务成本。可在运
authentication information: decrypt token fail”。请获取正确的token填入X-Auth-Token,进行预测。如何获取Token请参考获取IAM用户Token。 APIG.1009 AppKey和AppSecret不匹配 当服务预测使用的AppKey和
升级Lite Cluster资源池驱动 场景介绍 当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时,用户基于自己的业务,可能会有自定义GPU/Ascend驱动的需求,ModelArts面向此类客户提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力。 驱动升级有两种升级方式:安全升级、强制升级。
ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。只需三步,标注数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理
其可见该资产。 管理模型可用范围 仅当发布模型时,“可用范围”启用“申请用户可用”时,才支持管理模型的可用范围。管理操作包含如何添加可使用资产的新用户、如何审批用户申请使用资产的请求。 添加可使用资产的新用户。 模型发布成功后,如果模型所有者要新增可使用资产的新用户,则可以在模型详情页添加新用户。
Lite提供的模型convertor工具可以支持主流的模型格式到MindIR的格式转换,用户需要导出对应的模型文件,推荐导出为ONNX格式。 如何导出ONNX模型 PyTorch转ONNX,操作指导请见此处。 PyTorch导出ONNX模型样例如下: import torch import
身份认证与访问控制 身份认证 用户访问ModelArts的方式有多种,包括ModelArts控制台、API、SDK,无论访问方式封装成何种形式,其本质都是通过ModelArts提供的REST风格的API接口进行请求。 ModelArts的接口均需要进行认证鉴权以此来判断是否通过身