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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。可在运行自动学习作业
创建Notebook实例后无法打开页面,如何处理? 如果您在创建Notebook实例之后,打开Notebook时,因报错导致无法打开页面,您可以根据以下对应的错误码来排查解决。 打开Notebook显示黑屏 Notebook打开后黑屏,由于代理问题导致,切换代理。 打开Notebook
将模型部署为批量推理服务 AI应用准备完成后,您可以将AI应用部署为批量服务。在“模型部署>批量服务”界面,列举了用户所创建的批量服务。 前提条件 数据已完成准备:已在ModelArts中创建状态“正常”可用的AI应用。 准备好需要批量处理的数据,并上传至OBS目录。 已在OBS创建至少
创建Notebook实例后无法打开页面,如何处理? 如果您在创建Notebook实例之后,打开Notebook时,因报错导致无法打开页面,您可以根据以下对应的错误码来排查解决。 打开Notebook显示黑屏 Notebook打开后黑屏,由于代理问题导致,切换代理。 打开Notebook
部署为边缘服务 AI应用准备完成后,您可以将AI应用部署为边缘服务。在“模型部署>边缘服务”界面,列举了用户所创建的边缘服务。边缘服务依赖智能边缘平台(IEF),部署前需要在智能边缘平台上创建边缘节点。 前提条件 数据已完成准备:已在ModelArts中创建状态“正常”可用的AI应用
使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配,实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别,示例采用的数据集为MNIST
(可选)本地安装ma-cli 使用场景 本文以Windows系统为例,介绍如何在Windows环境中安装ma-cli。 Step1:安装ModelArts SDK 参考本地安装ModelArts SDK 完成SDK的安装。 Step2:下载ma-cli 下载ma-cli软件包。 完成软件包签名校验
训练物体检测模型 自动学习物体检测项目,在图片标注完成后,通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运行总览页面,单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面,完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面,单击数据标注节点的“
Standard开发环境 软件开发的历史,就是一部降低开发者成本,提升开发体验的历史。在AI开发阶段,ModelArts也致力于提升AI开发体验,降低开发门槛。ModelArts Standard开发环境,以云原生的资源使用和开发工具链的集成,目标为不同类型AI开发、探索、教学用户
在MaaS中创建模型 在模型广场选择模型后,需要使用模型创建一个自定义模型,才能进行模型训练、推理。 场景描述 基于ModelArts Studio大模型即服务平台在模型广场预置的模型模板,用户可以使用推荐的模型权重文件或自定义的模型权重文件,创建一个自己的模型。 创建成功的模型可以在
使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配,实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别,示例采用的数据集为MNIST
训练声音分类模型 完成音频标注后,可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频,至少有2种以上的分类,每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前,需要完成数据标注,然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运行总览页面
分析ModelArts数据集中的数据特征 基于图片或目标框对图片的各项特征,如模糊度、亮度进行分析,并绘制可视化曲线,帮助处理数据集。 您还可以选择数据集的多个版本,查看其可视化曲线,进行对比分析。 背景信息 只有“图片”的数据集,且版本标注类型为“物体检测”和“图像分类”的数据集版本支持数据特征分析
配置Lite Cluster存储 如果没有挂载任何外部存储,此时可用存储空间根据dockerBaseSize的配置来决定,可访问的存储空间比较小,因此建议通过挂载外部存储空间解决存储空间受限问题。 容器中挂载存储有多种方式,不同的场景下推荐的存储方式不一样,详情如表1所示。容器存储的基础知识了解请参见存储基础知识
训练文本分类模型 完成数据标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前,请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运行总览
训练图像分类模型 完成图片标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求,否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类,且每种分类的图片不少于
ModelArts Standard的WebSocket在线服务全流程开发 背景说明 WebSocket是一种网络传输协议,可在单个TCP连接上进行全双工通信,位于OSI模型的应用层。WebSocket协议在2011年由IETF标准化为RFC 6455,后由RFC 7936补充规范
ma-cli image镜像构建支持的命令 ma-cli image命令支持:查询用户已注册的镜像、查询/加载镜像构建模板、Dockerfile镜像构建、查询/清理镜像构建缓存、注册/取消注册镜像、调试镜像是否可以在Notebook中使用等。具体命令及功能可执行ma-cli image
在推理生产环境中部署推理服务 本章节介绍如何在ModelArts的推理生产环境(ModelArts控制台的在线服务功能)中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中,创建文件夹,准备ascend_vllm代码包、模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard,用户需要购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表2。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡