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“打通VPC”。 图1 打通VPC 在打通VPC弹框中,打开“打通VPC”开关,在下拉框中选择可用的VPC和子网。 需要打通的对端网络不能和当前网段重叠。 图2 打通VPC参数选择 如果没有VPC可选,可以单击右侧的“创建虚拟私有云”,跳转到网络控制台,申请创建虚拟私有云。 如果
模型,沉淀最佳的算力组合方案,为开发者在开发模型的最后一步,提供最佳实践的算力方案、实践指南和文档,节省开发者学习和试错资金成本,提升学习和开发效率。 父主题: 功能介绍
查询推理VPC访问通道信息的API 功能介绍 该接口用于查询推理VPC访问通道。 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 GET /v1/{project_i
回专属资源池列表,选择“网络”页签,找到专属资源池关联的网络,打通VPC。打通VPC网络后,网络列表和资源池详情页面将显示VPC名称,单击后可以跳转至VPC详情页面。 图2 查看网络配置 图3 打通VPC VPC下创建弹性云服务器 登录弹性云服务器ECS控制台,单击右上角“购买弹
功能介绍 Standard功能介绍 MaaS大模型即服务平台功能介绍 Lite Cluster&Server介绍 AI Gallery功能介绍
功能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。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。 当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类模型的定制化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。
资源池暂不支持。 专属资源池有什么能力? 新版专属资源池是一个全面的技术和产品的改进,主要能力提升如下: 专属资源池类型归一:不再区分训练、推理专属资源池。如果业务允许,您可以在一个专属资源池中同时跑训练和推理的Workload。同时,也可以通过“设置作业类型”来开启/关闭专属资源池对特定作业类型的支持。
Standard功能介绍 Standard自动学习 Standard Workflow Standard数据管理 Standard开发环境 Standard模型训练 Standard模型部署 Standard资源管理 Standard支持的AI框架 父主题: 功能介绍
通过VPC访问通道的方式访问在线服务 背景说明 如果您希望在自己账号的VPC内部节点访问ModelArts推理的在线服务,可以使用VPC访问通道的功能,用户通过在自己账号的指定VPC下创建终端节点,连接到ModelArts的终端节点服务,即可在自己的VPC节点中访问在线服务。 约束限制
回专属资源池列表,选择“网络”页签,找到专属资源池关联的网络,打通VPC。打通VPC网络后,网络列表和资源池详情页面将显示VPC名称,单击后可以跳转至VPC详情页面。 图2 查看网络配置 图3 打通VPC VPC下创建弹性云服务器 登录弹性云服务器ECS控制台,单击右上角“购买弹
配置训练专属资源池与SFS弹性文件系统的对等链接,需要资源池打通VPC,使得资源池与SFS弹性文件系统所配置的VPC相同。配置完成后,在创建训练作业时,就可以看到SFS的配置选项。 打通VPC步骤请参考打通VPC。 父主题: Standard专属资源池
I云服务进行全面适配和优化,使得精度和性能显著提升。开发者无需从零开始构建模型,只需选择合适的预训练模型进行微调或直接应用,减轻了模型集成的负担。 零代码、免配置、免调优模型开发 平台结合与100+客户适配、调优开源大模型的行业实践经验,沉淀了大量适配昇腾,和调优推理参数的最佳实
5-ubuntu18.04 CPU算法开发和训练基础镜像,包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具,并预置PySpark2.4.5 CPU 否 是 mindspore1.2.0-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 GPU算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎MindSpore-GPU
支持本地IDE远程访问Notebook Notebook提供了远程开发功能,通过开启SSH连接,用户本地IDE可以远程连接到ModelArts的Notebook开发环境中,调试和运行代码。 对于使用本地IDE的开发者,由于本地资源限制,运行和调试环境大多使用团队公共搭建的资源服务器,并且是多人共用,这带来一定的环境搭建和维护成本。
支持数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等步骤 自动协调工作流步骤之间的所有依赖项,提供运行记录、监控、持续运行等功能 针对工作流开发,Workflow提供流水线需要覆盖的功能以及功能需要的参数描述,供用户使用SDK对步骤以及步骤之间的关系进行定义 针对工作流复用,用户可以在开发完成后将流
Standard模型部署 ModelArts Standard提供模型、服务管理能力,支持多厂商多框架多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如,智慧交通项目中,在获得训练好的模型后,需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署,需要一次性部署到不
Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力,负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施,减轻用户的负担,为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练,用户可以专注于开发、训练和微调模型。 ModelArts
Standard数据管理 ModelArts Standard数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型,涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景,适用于计算机视觉、自然语言处理、音视频分析等AI项目场景。 ModelArts
现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 ModelArts自动学习,为入门级用户提供AI零代码解决方案 支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景 自动执行模型开发、训练、调优和推理机器学习的端到端过程 根
购买服务资源(VPC、SFS、SWR和ECS) 配置权限 创建专属资源池(打通VPC) 在ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具 (可选)工作空间配置 模型训练: 本地构建镜像及调试 上传镜像 上传数据和算法至SFS(首次使用时需要)