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objects 内置属性:图像尺寸(图像的宽度、高度、深度),类型为List<Integer>。列表中的第一个数字为宽度(像素),第二个数字为高度(像素),第三个数字为深度(深度可以没有,默认为3),如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。
0:00左右才进行扣费。在“费用中心 > 账单管理 > 流水和明细账单 > 流水账单”中,“消费时间”即按需产品的实际使用时间。 查看自动学习和Workflow的账单 自动学习和Workflow运行时,在进行训练作业和部署服务时,会产生不同的账单。 训练作业产生的账单可参考查看训练作业的账单查询。
} ] } } 配置文件 代码中request结构和response结构中的data参数是json schema数据结构。data/properties里面的内容对应“模型输入”和“模型输出”。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
内置属性:图像尺寸(图像的宽度、高度、深度),类型为List[/topic/body/section/table/tgroup/tbody/row/entry/p/br {""}) (br]。列表中的第一个数字为宽度(像素),第二个数字为高度(像素),第三个数字为深度(深度可以没有,默认为3),如[100
objects 内置属性:图像尺寸(图像的宽度、高度、深度),类型为List<Integer>。列表中的第一个数字为宽度(像素),第二个数字为高度(像素),第三个数字为深度(深度可以没有,默认为3),如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。
ions 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。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 is_personal_cluster 否 Boolean 是否查询专属资源池
填写数据集基本信息,数据集的“名称”和“描述”。 选择“标注场景”和“标注类型”,本案例中分别选择“图片”和“物体检测”。 图1 数据集标注场景和标注类型 选择OBS中的数据目录作为“数据集输入位置”,选择不同的OBS目录作为“数据集输出位置”。 图2 数据集的输入位置和输出位置 参数填写无误
”、“输出数据目录位置”和“描述”。 您也可以通过单击描述右侧的,对描述信息进行编辑。 从“输出数据目录位置”参数右侧获取详细OBS地址,前往此OBS目录,可以获取批量服务预测结果,包括预测结果文件和AI应用预测结果。 如果预测成功,目录下有预测结果文件和AI应用预测结果;如果预测失败,目录下只有预测结果文件。
象存储服务OBS+高性能文件服务SFS Turbo的AI云存储解决方案,如下图所示。 华为云高性能文件服务SFS Turbo HPC型支持和OBS数据联动,您可以通过SFS Turbo HPC型文件系统来加速对OBS对象存储中的数据访问,并将生成的结果数据异步持久化到OBS对象存储中长期低成本保存。
String 模型名称。 model_version String 模型版本。 source_type String 模型来源,当模型是由自动学习产生时,返回此字段,取值为:auto。 status String 模型实例运行状态,取值为: ready:已就绪(所有实例已启动) co
将自定义的推理文件和模型配置文件保存在训练生成的模型文件目录下。如训练生成的模型保存在“/home/ma-user/work/tensorflow_mlp_mnist_local_mode/train/model/”中,则推理文件“customize_service.py”和模型配置文件“config
“MA_NUM_GPUS=8” MA_TASK_NAME 作业容器的角色名,例如: MindSpore、PyTorch为worker 强化学习引擎为learner,worker TensorFlow为ps,worker “MA_TASK_NAME=worker” MA_NUM_HOSTS
Gallery的订阅算法实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例,指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法,然后使用算法创建训练模型,将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似,可参考“ResNet_v1_50”算法操作。 步骤1:准备训练数据
1-cudnn7-ubuntu18.04 GPU算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎MindSpore-GPU GPU 是 是 rlstudio1.0.0-ray1.3.0-cuda10.1-ubuntu18.04 CPU、GPU强化学习算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎 CPU/GPU 是
# 加载断点 checkpoint = torch.load(local_ckpt_file) # 加载模型可学习参数 model.load_state_dict(checkpoint['net']) # 加载优化器参数 optimizer
创建生产训练作业 模型训练是一个不断迭代和优化模型权重的过程。ModelArts的训练模块支持创建训练作业、查看训练情况以及管理训练版本。通过模型训练试验模型结构、数据和超参的各种组合,便于找到最佳的模型结构和权重。 创建生产环境的训练作业有2种方式: 通过ModelArts S
非订阅算法和预置框架无法满足需求,否则不推荐使用。自定义镜像需上传至容器镜像服务(SWR),才能用于ModelArts Standard上训练。 自定义镜像的启动命令规范 用户遵循ModelArts镜像的规范要求制作镜像,选择自己的镜像,并且通过指定代码目录(可选)和启动命令的方式来创建的训练作业。