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更新管理 ModelArts在线服务更新 对于已部署的推理服务,ModelArts支持通过更换模型的版本号,实现服务升级。 推理服务有三种升级模式:全量升级、滚动升级(扩实例)和滚动升级(缩实例)。了解三种升级模式的流程,请参见图1。 全量升级 需要额外的双倍的资源,先全量创建新版本实例,然后再下线旧版本实例。
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
创建Workflow数据集导入节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装,实现数据集的数据导入功能。数据集导入节点主要用于将指定路径下的数据导入到数据集或者标注任务中,主要应用场景如下: 适用于数据不断迭代的场景,可以将一些新增的原始数据或者已标注数据导入到标注任
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。
报名实践活动(实践) 在AI Gallery中,可以报名参加正在进行中的实践活动。 查找实践活动 进入AI Gallery首页,单击“实践”,在下拉框中单击“实践 >”,进入实践首页。 在实践页面,有“进行中”、“即将开始”和“已结束”三种状态的实践活动筛选方式。 图1 查找实践活动
使用SDK调测单机训练作业 代码中涉及到的OBS路径,请用户替换为自己的实际OBS路径。 代码是以PyTorch为例编写的,不同的AI框架之间,整体流程是完全相同的,仅需修改6和10中的framework_type参数值即可,例如:MindSpore框架,此处framework_
使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类 随着科技发展与人们生活质量的快速提升,生活垃圾分类成为当下越来越热门的话题,常见的生活垃圾分为厨余垃圾蛋壳、厨余垃圾水果果皮、可回收物塑料玩具、可回收物纸板箱、其他垃圾烟蒂、其他垃圾一次性餐盒、有害垃圾干电池、有害垃圾
使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类 随着科技发展与人们生活质量的快速提升,生活垃圾分类成为当下越来越热门的话题,常见的生活垃圾分为厨余垃圾蛋壳、厨余垃圾水果果皮、可回收物塑料玩具、可回收物纸板箱、其他垃圾烟蒂、其他垃圾一次性餐盒、有害垃圾干电池、有害垃圾
查看在线服务详情 当模型部署为在线服务成功后,您可以进入“在线服务”页面,来查看服务详情。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署 > 在线服务”,进入“在线服务”管理页面。 单击目标服务名称,进入服务详情页面。 您可以查看服务的“名称”、“状态”等信息,详情说明请参见表1。
精度调优前准备工作 在定位精度问题之前,首先需要排除训练脚本及参数配置等差异的干扰。目前大部分精度无法对齐的问题都是由于模型超参数、Python三方库版本、模型源码等与标杆环境(GPU/CPU)设置的不一致导致,为了在定位过程中少走弯路,需要在定位前先对训练环境及代码做有效排查。
创建数据集 功能介绍 创建数据集。 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}/datasets 表1 路径参数 参数
日志提示“No space left on device” 问题现象 训练过程中复制数据/代码/模型时出现如下报错: 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下。 磁盘空间不足。 分布式作业时,有些节点的docker base size配置未生效,容器内“/”根目录空间未
常见的磁盘空间不足的问题和解决办法 该章节用于统一整体所有的常见的磁盘空间不足的问题和解决办法。减少相关问题文档的重复内容。 问题现象 训练过程中复制数据/代码/模型时出现如下报错: 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 本地数据、文件保存将"/cache"目录空间用完。
运行第一条Workflow 了解Workflow的功能与构成后,可通过订阅Workflow的方式尝试运行首条工作流,进一步了解Workflow的运行过程。 数据集准备。 订阅工作流。 运行工作流。 准备数据集 前往AI Gallery,在“资产集市>数据>数据集”页面下载常见生活垃圾图片。
创建训练作业 功能介绍 创建训练作业。 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}/training-jobs 表1 路径参数
Open-Sora1.2基于Lite Server适配PyTorch NPU训练推理指导(6.3.910) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite Server上,使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,完成Open-Sora 1.2 训练和推理。
创建Notebook实例 在开始进行模型开发前,您需要创建Notebook实例,并打开Notebook进行编码。 背景信息 Notebook使用涉及到计费,具体收费项如下: 处于“运行中”状态的Notebook,会消耗资源,产生费用。根据您选择的资源不同,收费标准不同,价格详情请
人工标注图片数据 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据,因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。您可以通过手工标注或智能一键标注的方式添加标签,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。 针对图像分类场景,开始标注前,您需要了解: 图片标注支持多标签,即一张图片可添加多个标签。
创建Workflow训练作业节点 功能介绍 该节点通过对算法、输入、输出的定义,实现ModelArts作业管理的能力。主要用于数据处理、模型训练、模型评估等场景。主要应用场景如下: 当需要对图像进行增强,对语音进行除噪等操作时,可以使用该节点进行数据的预处理。 对于一些物体检测,
构建条件节点控制分支执行 功能介绍 主要用于执行流程的条件分支选择,可以简单的进行数值比较来控制执行流程,也可以根据节点输出的metric相关信息决定后续的执行流程。主要应用场景如下: 可以用于需要根据不同的输入值来决定后续执行流程的场景。例如:需要根据训练节点输出的精度信息来决