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ModelArts权限管理基本概念 ModelArts作为一个完备的AI开发平台,支持用户对其进行细粒度的权限配置,以达到精细化资源、权限管理之目的。这类特性在大型企业用户的使用场景下很常见,但对个人用户则显得复杂而意义不足,所以建议个人用户在使用ModelArts时,参照个人用户快速配置
切换Lite Server服务器操作系统 场景描述 Lite Server为一台弹性裸金属服务器,您可以使用BMS服务提供的切换操作系统功能,对Lite Server资源操作系统进行切换。本文介绍以下三种切换操作系统的方式: 在BMS控制台切换操作系统 使用BMS Go SDK的方式切换操作系统
训练代码迁移 前提条件 要迁移的训练任务代码在GPU上多次训练稳定可收敛。训练业务代码和数据,应该确保在GPU环境中能够运行,并且训练任务有稳定的收敛效果。 本文只针对基于PyTorch的训练代码迁移。这里假设用户使用的是基于PyTorch的训练代码进行迁移。其他的AI引擎如TensorFlow
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
自动学习训练作业失败 训练作业创建成功,但是在运行过程中,由于一些故障导致作业运行失败。 首次请检查您的账户是否欠费。如果账号状态正常。请针对不同类型的作业进行排查。 针对图像分类、声音分类、文本分类的作业,排查思路请参见确保OBS中的数据存在、检查OBS的访问权限、检查图片是否符合要求
发布免费算法 在AI Gallery中,您可以将个人开发的算法免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的算法管理中已准备好待发布的算法。创建算法的相关操作请参见创建算法。 创建算法时,算法代码存储的OBS桶内不能存在文件和文件夹重名的情况,这样算法可能会发布失败。如果算法发布成功
在Notebook调试环境中部署推理服务 在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。 Step1 准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建,并打开Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传到
发布免费模型 在AI Gallery中,您可以个人开发的模型免费分享给他人使用,包括ModelArts模型和HiLens技能。 前提条件 如果是发布ModelArts模型,已经在ModelArts的“AI应用管理”中准备好待发布的模型。在“AI应用管理”界面创建或发布模型的相关操作请参见管理
自定义镜像使用场景 在AI业务开发以及运行的过程中,一般都会有复杂的环境依赖需要进行调测并固化。面对开发中的开发环境的脆弱和多轨切换问题,在ModelArts的AI开发最佳实践中,通过容器镜像的方式将运行环境进行固化,以这种方式不仅能够进行依赖管理,而且可以方便的完成工作环境切换。
发布数据 在AI Gallery中,您可以将个人数据集分享给他人使用。 ModelArts数据管理模块在重构升级中,对未使用过数据管理的用户不可见。建议新用户选择发布OBS或本地的数据集。 前提条件 本地或对象存储服务(OBS)中已准备好待发布的数据集,或ModelArts的数据集列表存在待发布的数据集
JupyterLab常用功能介绍 JupyterLab视频介绍 JupyterLab主页介绍 下面介绍如何从运行中的Notebook实例打开JupyterLab。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“开发空间 > Notebook”,进入Notebook页面。 选择状态为
发布Workflow到ModelArts 发布Workflow到ModelArts有两种方式,这两种方式的区别在发布Workflow至运行态后,需要在Workflow页面配置输入输出等参数;而发布Workflow至运行态并运行通过对代码进行改造,用户直接在SDK侧发布并运行工作流,
在Notebook调试环境中部署推理服务 在ModelArts的开发环境Notebook中可以部署推理服务进行调试。 Step1 准备Notebook 参考准备Notebook完成Notebook的创建,并打开Notebook。 Step2 准备权重文件 将OBS中的模型权重上传到
管理标注数据 同步新数据 ModelArts会自动将数据集中新增的数据同步至标注作业,包含数据及当前标注作业支持的标注信息。 为了快速获取数据集中最新数据,可在标注作业详情页的“全部”、“未标注”或“已标注”页签中,单击“同步新数据”,快速将数据集中的数据添加到标注作业中。 问题现象
创建导入任务 功能介绍 创建数据集的导入任务:从存储系统导入样本、标签到数据集。 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
PyTorch迁移精度调优 完成代码迁移适配后,用户需要进一步验证训练精度是否达标。在保证迁移正确的前提下,迁移后精度偏差的来源,一方面是昇腾设备部分算子的实现和CUDA算子有差异,另外一方面则是硬件方面的差异,如Ascend Snt9芯片上的Matmul和Conv等cube算子只支持
使用AI Gallery微调大师训练模型 AI Gallery支持将模型进行微调,训练后得到更优模型。 场景描述 模型微调是深度学习中的一种重要技术,它是指在预训练好的模型基础上,通过调整部分参数,使其在特定任务上达到更好的性能。 在实际应用中,预训练模型是在大规模通用数据集上训练得到的
创建ModelArts人工标注作业 由于模型训练过程需要大量有标签的数据,因此在模型训练之前需对没有标签的数据添加标签。您可以通过创建单人标注作业或团队标注作业对数据进行手工标注,或对任务启动智能标注添加标签,快速完成对图片的标注操作,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。
查询数据集版本详情 功能介绍 查询数据集版本详情。 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 /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的LoRA训练指导(6.3.908) Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。SDXL LoRA是指在已经训练好的SDXL模型基础上,使用新的数据集进行