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Gallery中,支持订阅官方发布或者他人分享的模型,订阅后的模型,可推送至ModelArts模型管理中,进行统一管理。 订阅模型与云服务订阅模型的区别: 在管理控制台,模型管理所在位置不同。订阅模型统一管理在“模型管理>订阅模型”页面中,而云服务订阅模型管理在“模型管理>云服务订阅模型”页面中。
ices 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。通
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,节省了前往控制台进行配置运行的操作。
当前比对结果支持计算Cosine(余弦相似度)、MaxAbsErr(最大绝对误差)和MaxRelativeErr(最大相对误差)、One Thousandth Err Ratio(双千分之一)和Five Thousandths Err Ratio(双千分之五)这几种评价指标,工
如果未上传训练权重文件和数据集到容器中,具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置
过创建标注任务进行数据标注。 文件型数据标注状态 数据标注状态分为“未标注”和“已标注”。 未标注:仅导入标注对象(指待标注的图片,文本等),不导入标注内容(指标注结果信息)。 已标注:同时导入标注对象和标注内容,当前“自由格式”的数据集不支持导入标注内容。 为了确保能够正确读取
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模型的自定义镜像制作流程 如果您使用了ModelArts不支持的AI引擎开发模型,也可通过制作自定义镜像,导入ModelArts创建为模型,并支持进行统一管理和部署为服务。 制作流程 场景一: 预置镜像的环境软件满足要求,只需要导入模型包,就能用于创建模型,通过镜像保存功能制作。具体案例参考在Not
rc2 PyTorch:2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像(二选一)、ECS中构建新镜像(二选一)的方式(二选一)来部署训练环境。方案的区别如下: 使用基础镜像(二选一):用户可在训练作业中直接选择基础镜
Workflow基于对当前ModelArts已有能力的编排,基于DevOps原则和实践,应用于AI开发过程中,提升了模型开发与落地效率,更快地进行模型实验和开发,并更快地将模型部署到生产环境。 工作流的开发态和运行态分别实现了不同的功能。 开发态-开发工作流 开发者结合实际业务的需求,通过Workflow提供的Python