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管理模型训练作业 查看训练作业详情 查看训练作业资源占用情况 查看模型评估结果 查看训练作业事件 查看训练作业日志 修改训练作业优先级 使用Cloud Shell调试生产训练作业 重建、停止或删除训练作业 管理训练容器环境变量 查看训练作业标签 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型
通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab常用功能介绍 在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中创建定时任务 上传文件至JupyterLab 下载JupyterLab文件到本地
创建Workflow节点 创建Workflow数据集节点 创建Workflow数据集标注节点 创建Workflow数据集导入节点 创建Workflow数据集版本发布节点 创建Workflow训练作业节点 创建Workflow模型注册节点 创建Workflow服务部署节点 父主题:
构建Workflow多分支运行场景 Workflow多分支运行介绍 构建条件节点控制分支执行 配置节点参数控制分支执行 配置多分支节点数据 父主题: 开发Workflow命令参考
发布Workflow 发布Workflow到ModelArts 发布Workflow到AI Gallery 父主题: 开发Workflow命令参考
Workflow高阶能力 在Workflow中使用大数据能力(DLI/MRS) 在Workflow中指定仅运行部分节点 父主题: 开发Workflow命令参考
管理Workflow 查找Workflow工作流 查看Workflow工作流运行记录 管理Workflow工作流 重试/停止/运行Workflow节点 父主题: 使用Workflow实现低代码AI开发
使用Workflow实现低代码AI开发 什么是Workflow 运行第一条Workflow 管理Workflow 开发第一条Workflow 开发Workflow命令参考
使用Notebook进行AI开发调试 Notebook使用场景 创建Notebook实例 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 通过PyCharm远程使用Notebook实例 通过VS Code远程使用Notebook实例 通过SSH工具远程使用Notebook
使用ModelArts Standard训练模型 模型训练使用流程 准备模型训练代码 准备模型训练镜像 创建调试训练作业 创建算法 创建生产训练作业 分布式模型训练 模型训练存储加速 增量模型训练 自动模型优化(AutoSearch) 模型训练高可靠性 管理模型训练作业
自动化搜索作业的yaml配置路径,需要提供一个OBS路径。 autosearch_framework_path 否 String 自动化搜索作业的框架代码目录,需要提供一个OBS路径。 command 否 String 自定义镜像场景下,训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。 parameters
docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
Face权重时,对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量:OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR:训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR:训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径(确保添
Face权重时,对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量:OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR:训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR:训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径(确保添
时后”、“自定义”。如果选择“自定义”的模式,可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包,计算节点规格可选择您的套餐包,同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式,请您务必关注,避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后,单击“继续
时后”、“自定义”。如果选择“自定义”的模式,可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包,计算节点规格可选择您的套餐包,同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式,请您务必关注,避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后,单击“继续
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does not exist. The operation, 'images', does not exist in the graph。 处理方法 如果切分了数据集,需要删除推理代码中“Yolov3Service”类中的如下代码: self.model_inputs = {'images':
object 资源池的metadata信息。 spec PoolSpecModel object 资源池的期望信息。 status PoolStatus object 资源池的状态信息。 表4 PoolMetadata 参数 参数类型 描述 name String 系统自动生成的pool名称,相当于pool
4096G。 category String 支持的存储类型。不同存储类型的差异,详见开发环境中如何选择存储。枚举值如下: SFS:弹性文件服务 EVS:云硬盘 mount_path String 存储挂载至Notebook实例的目录,当前固定在/home/ma-user/work/下。