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推理部署计费项 计费说明 在ModelArts进行服务部署时，会产生计算资源和存储资源的累计值计费。计算资源为运行推理服务的费用。存储资源包括数据存储到OBS的计费。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。
设置相关参数如下： 元模型来源：选择“从对象存储服务（OBS）中选择”。 选择元模型：从OBS中选择一个模型包。 AI引擎：选择“Custom”。 引擎包：从容器镜像中选择一个镜像。 容器调用接口：端口和协议可根据镜像实际使用情况自行填写。 其他参数保持默认值。 单击“立即创建
docker tag tf-1.13.2:latest swr.实际域名.com/deep-learning/tf-1.13.2:latest 使用docker push命令上传镜像。 sudo docker push swr.实际域名.com/deep-learning/tf-1.13.2:latest
上传到SWR服务中。 选择公开镜像：直接输入SWR服务中公开镜像的地址。地址直接填写“组织名称/镜像名称:版本名称”，不需要带域名信息，系统会自动拼接域名地址。 代码来源 选择训练代码来源。 对象OBS存储：如果训练代码存放在OBS中，则选择“对象OBS存储”。 文件存储：如果训
ModelArts在线服务和边缘服务有什么区别？ 在线服务 将模型部署为一个Web服务，您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 边缘服务 云端服务是集中化的离终端设备较远，对于实时性要求高的计算需求，把计算放在云上会引起网络延时变长、网络拥塞、服务质量下降等问题。而终端
在ModelArts Studio大模型即服务平台完成模型创建后，可以对模型进行调优，获得更合适的模型。 场景描述 从“我的模型”中选择一个模型进行调优，当模型完成调优作业后会产生一个新的模型，呈现在“我的模型”列表中。 约束限制 表1列举了支持模型调优的模型，不在表格里的模型不支持使用MaaS调优模型。
NetB4进行训练报错：TypeError: unhashable type: ‘list’。 原因分析 可能由于使用了多标签分类导致（即一个图片用了1个以上的标签）。 处理方法 使用单标签分类的数据集进行训练。 父主题： 数据集问题导致训练失败
请求URI 参数 说明 URI-scheme 传输请求的协议，当前所有API均采用HTTPS协议。 Endpoint 承载REST服务端点的服务器域名或IP，不同服务在不同区域时，对应Endpoint不同，可以从终端节点中获取。 例如IAM服务在“华北-北京一”区域的Endpoint为“iam
lArts平台会在APIG上注册一个预测接口提供给用户使用，用户可以通过平台提供的预测接口访问服务。 自定义引擎创建模型的规范 使用自定义引擎创建模型，用户的SWR镜像、OBS模型包和文件大小需要满足以下规范： SWR镜像规范： 镜像必须内置一个用户名为“ma-user”，组名为
署方式，需要机器在同一个集群，NPU卡之间IP能够ping通方可，具体步骤如下： 查看卡IP，在其中一个宿主机上执行。 for i in $(seq 0 7);do hccn_tool -i $i -ip -g;done 检查卡之间的网络是否通。 # 在另一个机器上执行，29.81
Arts支持从不同数据源导入数据。 从OBS导入数据到ModelArts数据集 从DLI导入数据到ModelArts数据集 从MRS导入数据到ModelArts数据集 从DWS导入数据到ModelArts数据集 从本地上传数据到ModelArts数据集 文件型数据来源 文件型数据
步骤3：在模型体验使用模型服务：在模型体验页面，体验部署的模型服务，进行对话问答。 准备工作 已注册华为账号并开通华为云，且在使用ModelArts前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。 配置委托访问授权 ModelArts使用过程中涉及到与OBS、SWR等服务交互，首次使用ModelArts需要用户配置委托授权，允许访问这些依赖服务。
发布镜像到AI Gallery 除了Gallery提供的已有资产外，还可以将个人创建的资产发布至Gallery货架上，供其他AI开发者使用，实现资产共享。 镜像资产上架 登录AI Gallery，选择右上角“我的Gallery”。 在“我的资产 > 镜像”下，选择未发布的镜像，单击镜像名称，进入镜像详情页。
发布模型到AI Gallery 除了Gallery提供的已有资产外，还可以将个人创建的资产发布至Gallery货架上，供其他AI开发者使用，实现资产共享。 模型资产上架 登录AI Gallery，选择右上角“我的Gallery”。 在左侧“我的资产 > 模型”下，选择未发布的模型，单击模型名称，进入模型详情页。
托管镜像到AI Gallery 创建镜像资产 登录AI Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 单击左上方“创建资产”，选择“镜像”。 在“创建镜像”弹窗中配置参数，单击“创建”。 表1 创建镜像 参数名称 说明 英文名称 必填项，镜像的英文名称。
${your_image:tag} 在容器中输入如下命令，得到pytorch.tar.gz： # run on container # 基于想要迁移的base环境创建一个名为pytorch的conda环境 conda create --name pytorch --clone base pip install
场景介绍 本小节通过一个具体问题案例，介绍模型精度调优的过程。 如下图所示，使用MindSpore Lite生成的图像和onnx模型的输出结果有明显的差异，因此需要对MindSpore Lite pipeline进行精度诊断。 图1 结果对比 在MindSpore Lite 2.0
h_1_8。 图8 打开开发环境 单击图中的pytorch_1_8，即可创建一个ipynb文件，导入torch，可以看到安装的pytorch 1.8已经能够使用。 图9 创建一个ipynb文件 再打开一个Terminal，查看ffmpeg和gcc的版本，是Dockerfile中安装的版本。
登录容器镜像服务控制台。 单击右上角“创建组织”，输入组织名称完成组织创建。请自定义组织名称，本示例使用“deep-learning”，下面的命令中涉及到组织名称“deep-learning”也请替换为自定义的值。 选择左侧导航栏的“总览”，单击页面右上角的“登录指令”，在弹出的页面中单击复制登录指令。
/命令，报错[Errno 13] Permission denied……。 原因分析 当前目录下包含没有权限的文件。 解决方法 建议用户新建一个文件夹（例如：tb_logs），将tensorboard的日志文件（例如：tb.events）放到新建的文件夹下，然后执行tensorboard命令。示例命令如下：
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