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注意:推理应用开发时,需要使用模型的Resize功能,改变输入的shape。而且Resize操作需要在数据从host端复制到device端之前执行,下面是一个简单的示例,展示如何在推理应用时使用动态Shape。 import mindspore_lite as mslite import numpy as np from
work_path=work_path) 示例五:根据标注类型创建文本三元组数据集 dataset_name = "dataset-text-triplet" dataset_type = 102 # 数据集标注类型,102表示文本三元组标注类型 data_sources = dict()
大型企业用户的使用场景下很常见。如果需要对委托授权的权限范围进行精确控制,可以参考本章节进行MaaS服务的定制化委托授权。 本章节主要介绍如何给IAM用户下的子用户配置更细粒度的权限。 前提条件 给用户组授权之前,请先了解用户组可以添加的使用ModelArts及其依赖服务的权限,
数据集创建相关的配置信息。 是 DatasetProperties title title信息,主要用于前端的名称展示。 否 str description 数据集创建节点的描述信息。 否 str policy 节点执行的policy。 否 StepPolicy depend_steps
EVAL:指明该对象用于评估。 TEST:指明该对象用于测试。 INFERENCE:指明该对象用于推理。 如果没有给出该字段,则使用者自行决定如何使用该对象。 id 否 此参数为系统导出的样本id,导入时可以不用填写。 annotation 否 如果不设置,则表示未标注对象。anno
modify_content 发布资产新版本 ModelArts_Market add_version 订阅资产 ModelArts_Market subscription_content 收藏资产 ModelArts_Market star_content 取消收藏资产 ModelArts_Market
220 221 222 223 224 225 from __future__ import print_function import gzip import os import urllib import numpy import tensorflow as tf from six
8b8d018a", "step_name" : "condition_step", "step_title" : "skip training", "status" : "wait_inputs" }, { "time" : "2022-10-20T15:01:42
cifar10数据集上的分类任务,给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例,供用户学习参考。 基于开发环境使用SDK调测训练作业:介绍如何在ModelArts的开发环境中,使用SDK调测单机和多机分布式训练作业。 父主题: 分布式模型训练
练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码,使能读取前一次训练保存的预训练模型。 ModelArts Standard中如何实现断点续训练 在ModelArts Standard训练中实现断点续训练或增量训练,建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时,设置训
Integer 已删除的样本数量。 deletion_stats Map<String,Integer> 删除原因统计信息。 description String 版本描述信息。 export_images Boolean 发布时是否导出图片到版本输出目录。可选值如下: true:导出图片到版本输出目录
否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。 iphertext_enabled 否 Boolean 是否明文展示appsecret。 app_ids 否 Array of strings
“标签名”或从下拉列表中选择已添加的标签。单击“确定”,完成选中图片的标注操作。例如,您可以选择多张图片,按照花朵种类将图片标注为“tulips”。同样选择其他未标注分类图片,将其标注为“sunflowers”、“roses”等。标注完成后,图片将存储至“已标注”页签下。 图片标
import RandomResizedCrop, Compose, Normalize, ToTensor, RandomHorizontalFlip import numpy as np from transformers import AutoModelForImageClassification
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数即其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题: 训练脚本说明
团队标注任务当前验收任务详情。 create_time Long 标注任务创建时间。 dataset_id String 数据集ID。 description String 标注任务描述信息。 label_stats Array of LabelStats objects 标注任务标签统计信息。
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数即其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题: 训练脚本说明
模型文件大小超过5GB,需要配置“动态加载”。 “运行时依赖” 罗列选中模型对环境的依赖。例如依赖“tensorflow”,安装方式为“pip”,其版本必须为1.8.0及以上版本。 “模型说明” 为了帮助其他模型开发者更好的理解及使用您的模型,建议您提供模型的说明文档。单击“添加
机视觉和推荐系统等。它使得AI系统能够更加灵活和适应性强,更好地应对现实世界中不断变化的数据环境。 ModelArts Standard中如何实现增量训练 增量训练是通过Checkpoint机制实现。 Checkpoint的机制是:在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不
资源池分为公共资源池与专属资源池。 公共资源池供所有租户共享使用。 专属资源池需单独创建,不与其他租户共享。 实例规格 选择实例规格,规格中描述了服务器类型、型号等信息,仅显示模型支持的资源 实例数 设置实例数。 更多选项 永久保存日志 选择是否打开“永久保存日志”开关。 开关关闭(默认关