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按钮,然后等待工作流按顺序进入训练节点即可。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“图像分类”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。 训练完成后,您可以单击“图像
Client、OBS Client。 OBS管理概述 ModelArts SDK支持对OBS的SDK接口进行调用,包括创建OBS桶,上传/下载文件和文件夹,删除OBS对象和桶。 ModelArts SDK具体操作管理请参见如下章节: 数据管理 训练管理 模型管理 服务管理 介绍使用ModelArts
重装操作系统,您可通过切换操作系统的方式解决。更多信息,请参见Server使用前须知。 ModelArts Lite Server服务器重装或者切换操作系统后,对应的EVS系统盘ID发生变化,和下单时订单中的EVS ID已经不一致, 因此EVS系统盘无法扩容,并显示信息:"当前订
登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“数据管理>数据集”,进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中,单击操作列的“更多 > 版本管理”,进入数据集“版本管理”页面。 您可以查看数据集的基本信息,并在左侧查看版本演进信息及其发布时间。 设置当前版本 登录ModelArts管理控制台
文件不存在,请忽略该报错继续执行后续操作。 检查复制的OBS的路径是否与开发环境或训练作业在同一个区域。 进入ModelArts管理控制台,查看其所在区域。然后再进入OBS管理控制台,查看您使用的OBS桶所在的区域。查看是否在同一区域。 是,请执行3。 否,请在ModelArts同一区域的O
失败也支持重新提交。 当作品提交时间截止之后,赛事裁判会对所有作品判分,系统统计排名后邮件通知参赛者,参赛者也可以在活动详情页的“赛事统计”页签查看赛事结果。 (可选)如果活动分为初赛、复赛等多场比赛,则系统会在复赛的提交作品时间段打开晋级参赛者的作品提交窗口,晋级的参赛者可以参
A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 问题现象 在A系列GPU裸金属服务器上,系统环境是ubuntu20.04+nvidia515+cuda11.7,使用Pytorch2.0时出现如下错误: CUDA initialization:
AI Gallery(新版) AI Gallery使用流程 发布和管理AI Gallery模型 发布和管理AI Gallery数据集 发布和管理AI Gallery示例 发布和管理AI Gallery镜像 发布和管理AI Gallery中的AI应用 使用AI Gallery微调大师训练模型
在Notebook实例中运行训练代码,如果数据量太大或者训练层数太多,亦或者其他原因,导致出现“内存不够”问题,最终导致该容器实例崩溃。 出现此问题后,系统将自动重启Notebook,来修复实例崩溃的问题。此时只是解决了崩溃问题,如果重新运行训练代码仍将失败。如果您需要解决“内存不够”的问题,
自动学习和订阅算法有什么区别? 针对不同目标群体,ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手,推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习,系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者,通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择,并且您可以自定义训练所需的参数。
对模型版本设置告警规则 对服务或模型版本的单个指标设置告警规则 方式一:对整个ModelArts服务设置告警规则 登录管理控制台。 在“服务列表”中选择“管理与监管 > 云监控服务”,进入“云监控服务”管理控制台。 在左侧导航栏,选择“告警 > 告警规则”页面,单击“创建告警规则”。 在“创建告警规则
Turbo”,在“文件系统”中选择SFS Turbo实例名称,并指定“存储位置”和“云上挂载路径”。系统会在训练作业启动前,自动将存储位置中的文件目录挂载到训练容器中指定路径。 图2 设置训练“SFS Turbo” 当前训练作业支持挂载多个弹性文件服务SFS Turbo,相同的文件系统只能挂载一次
点续训 企业在具体使用大模型接入企业应用系统的时候,不仅要考虑模型体验情况,还需要考虑模型具体的精度效果,和实际应用成本。 MaaS提供灵活的模型开发能力,同时基于昇腾云的算力底座能力,提供了若干保障客户商业应用的关键能力。 保障客户系统应用大模型的成本效率,按需收费,按需扩缩的
在Notebook实例中运行训练代码,如果数据量太大或者训练层数太多,亦或者其他原因,导致出现“内存不够”问题,最终导致该容器实例崩溃。 出现此问题后,系统将自动重启Notebook,来修复实例崩溃的问题。此时只是解决了崩溃问题,如果重新运行训练代码仍将失败。如果您需要解决“内存不够”的问题,
ModelArts支持训练模型过程中安装第三方依赖包。在训练代码目录下放置“pip-requirements.txt”文件后,在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令,以安装用户指定的Python Packages。 pip install -r pip-requirements.txt
选择合适的安装包。 如果机器规格为Snt9B,则下载操作系统为Linux-aarch64的tag包:mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64.tar.gz。 如果机器规格为Snt3P,则下载操作系统为Linux-x86_64的tag包:mindspore-lite-2
Standard部署模型并推理预测 推理部署使用场景 创建AI应用 创建模型规范参考 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为批量推理服务 管理ModelArts模型 管理同步在线服务 管理批量推理作业
“我的订阅”:可以查看个人订阅的算法信息,如发布者、应用控制台、剩余配额等。通过右侧的“取消订阅”或“找回订阅”可以管理已订阅的算法。取消订阅后,ModelArts管理控制台算法管理模块-我的订阅列表中将不再展示该算法。已取消订阅的算法可以找回订阅,并在原配额约束下可以继续使用该算法。 我的资产
预置预测分析模式 输入 系统预置预测分析输入输出模式,适用于预测分析的模型,使用该模式的模型将被标识为预测分析模型。预测请求路径“/”,请求协议为“HTTP”,请求方法为“POST”,调用方需采用“application/json”内容类型,发送预测请求,请求体以“JSON”格式
open”如何解决? 问题现象 原因分析 原因分析一:密钥文件未放在指定路径,详情请参考安全限制或VS Code文档。请参考解决方法一处理。 原因分析二:当操作系统为macOS/Linux时,可能是密钥文件或放置密钥的文件夹权限问题,请参考解决方法二处理。 解决方法 解决方法一: 请将密钥放在如下路径或其子路径下: