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AI应用管理和部署上线)支持的AI框架及其版本,不同模块的呈现方式存在细微差异,各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像,包括MindSpore、PyTorch。适用于开发环境,模型训练,服务部署,请参考统一镜
分页记录的起始位置偏移量,默认值0。 service_type 否 String 镜像支持服务类型。枚举值如下: COMMON:通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。
图1 自动学习生成的模型 自动学习生成的模型,支持哪些其他操作 支持部署为在线服务、批量服务或边缘服务。 在自动学习页面中,仅支持部署为在线服务,如需部署为批量服务或边缘服务,可在“模型管理 > 模型”页面中直接部署。 支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery,共享给其他用户。
查询专属资源池作业列表 功能介绍 查询专属资源池作业列表。 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}/pools/{pool_name}/workloads
ASCEND service_type String 镜像支持服务类型。枚举值如下: COMMON:通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。
出前200行数据。 在“训练作业”列表中,单击作业名称,进入训练作业详情页。 在训练作业详情页的左侧,可以查看此次训练作业的基本信息和算法配置的相关信息。 训练作业基本信息 表1 训练作业基本信息 参数 说明 “作业ID” 训练作业唯一标识。 “作业状态” 训练作业状态。 说明:
”。“整柜”参数为创建资源池时选择,扩缩容时不可修改。用户通过增减“数量”来改变“目标总实例数”。 在“专属资源池扩缩容”页面,设置“资源配置 > 可用区”,可用区可选择“随机分配”和“指定AZ”。 选择随机分配时,扩缩容完成后,节点的可用区分布由系统后台随机选择。 选择指定AZ
Lite Cluster高危操作一览表 当您在CCE、ECS或BMS服务控制台直接操作ModelArts Lite Lite Cluster资源时,可能会导致资源池部分功能异常。下表可帮助您定位异常出现的原因,风险操作包括但不限于以下内容。 高危操作风险等级说明: 高:对于可能直
deploying:部署中,服务正在部署,调度资源部署等。 concerning:告警,后端实例异常,可能正在计费。例如多实例的情况下,有的实例正常,有的实例异常。正常的实例会产生费用,此时服务状态是concerning。 failed:失败,服务部署失败,失败原因可以查看事件和日志标签。
模型来源的类型,仅当模型为自动学习部署过来时有值,取值为auto。 model_id String 模型id。 model_source String 模型来源。auto:自动学习;algos:预置算法;custom:自定义。 install_type Array of strings 模型支持的部署类型列表。
更新和迭代,必须对已部署的服务执行相应的升级操作,以确保服务使用的是最新模型。 ModelArts Studio大模型即服务平台支持滚动升级模型权重,允许模型服务在运行时进行权重的迭代升级,该操作不会影响部署服务的正常运行。滚动升级模型权重的功能避免了重新部署整个模型服务的必要性
“未标注”和“全部”页签中,标签的信息也将随着标注步骤进行更新,如增加的标签名称、各标签对应的图片数量。 图2 添加标签 如果您还不太清楚如何进行标注,可参考数据集详情页面的“标注样例说明”完成标注。 登录ModelArts管理控制台,选择“数据准备 > 数据标注”进入数据标注页。
AI识别可以单独针对一个标签识别吗? 标注多个标签进行训练而成的模型,最后部署成在线服务之后也是对标注的多个标签去进行识别的。如果只需要快速识别一种标签,建议单独训练识别此标签的模型使用,并选择较大的部署上线的规格也可以提供识别速度。 父主题: 一般性问题
BS桶,单击桶名称进入概览页。 在左侧菜单栏选择“访问权限控制>桶ACLs”,检查当前账号是否具备读写权限,如果没有权限,请联系桶的拥有者配置权限。 确保此OBS桶是非加密桶 进入OBS管理控制台,选择当前自动学习项目使用的OBS桶,单击桶名称进入概览页。 确保此OBS桶的加密功
标注多个标签,是否可针对一个标签进行识别? 数据标注时若标注多个标签进行训练而成的模型,最后部署成在线服务之后也是对标注的多个标签去进行识别的。如果只需要快速识别一种标签,建议单独训练识别此标签的模型使用,并选择较大的部署上线的规格也可以提供识别速度。 父主题: Standard数据管理
/v1/{project_id}/dev-servers modelarts:devserver:create ecs:serverKeypairs:createecs:*:get iam:users:getUser iam:users:listUsers iam:projects:listProjects
什么是自动学习? 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型,不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户,其可以通过页面的标注操作,一站式训练、部署,完成AI模型构建。 父主题: 功能咨询
理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署AI应用,管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节,包括数据处理、算法开发、模型训练、创建AI应用、AI应用部署都可以在ModelArts上完成。从技术上看,ModelAr
解决方法:降低transformers版本到4.42:pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6:部署在线服务报错starting container process caused "exec: \"/home/mind/model/run_vllm
推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景:部署在线服务Predictor的推理预测