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训练专属资源池如何与SFS弹性文件系统配置对等链接? 配置训练专属资源池与SFS弹性文件系统的对等链接,需要资源池打通VPC,使得资源池与SFS弹性文件系统所配置的VPC相同。配置完成后,在创建训练作业时,就可以看到SFS的配置选项。 打通VPC步骤请参考打通VPC。 父主题: Standard资源池
自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 用主账号给子账号配置ModelArts所使用的OBS桶的ACL权限即可。 父主题: 模型训练
训练作业的启动文件如何获取训练作业中的参数? 训练作业参数有两种来源,包括后台自动生成的参数和用户手动输入的参数。具体获取方式如下: 创建训练作业时,“输入”支持配置训练的输入参数名称(一般设置为“data_url”),以及输入数据的存储位置,“输出”支持配置训练的输出参数名称(
可以两个账号同时进行一个数据集的标注吗? 可以多人同时标注,但多人同时对同一张图片标注的话,只会以最后一个保存的人的标注结果为最终标注结果。建议轮流标注并及时保存标注结果。 父主题: Standard数据管理
监控。您可以使用该服务监控您的ModelArts在线服务和对应模型负载,执行自动实时监控、告警和通知操作,帮助您更好地了解服务和模型的各项性能指标。 命名空间 SYS.ModelArts 监控指标 表1 ModelArts支持的监控指标 指标ID 指标名称 指标含义 取值范围 测量对象
务接收不过来请求,即会出现该报错。 可以通过以下方式解决问题: 服务预测请求内容过大时,会因数据处理慢导致请求超时,优化预测代码,缩短预测时间。 推理速度与模型复杂度强相关,优化模型,缩短预测时间。 扩容实例数或者选择性能更好的“计算节点规格”,例如使用GPU资源代替CPU资源,提升服务处理能力。
面中使用df -hT命令查看空间大小,排查是否因空间不足导致,可在创建Notebook时使用EVS挂载。 如果代码写作正确,仍然无法解决该问题,请提交工单,由专业工程师为您分析并解决问题。 父主题: MoXing
自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务? 自动学习中部署上线是将模型部署为在线服务,您可以添加图片或代码进行服务测试,也可以使用URL接口调用。 部署成功后,您也可以在ModelArts管理控制台的“部署上线 > 在线服务”页面中,查看到正在运行的服务。您也可以在此页面停止服务或删除服务。
81700) sample/sec: 12.298 loss: 0.000 由于当前不支持更改loss值,您可以通过将loss的值乘以1000来规避此问题。 父主题: 查看作业详情
调用API接口创建训练作业和部署服务时,如何填写资源池的参数? 调用API接口创建训练作业时,“pool_id”为“资源池ID”。 调用API接口部署在线服务时,“pool_name”为“资源池ID” 。 图1 资源池ID 父主题: API/SDK
导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写? 问题描述 从OBS中或者从容器镜像中导入模型时,开发者需要编写模型配置文件。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。配置文件为JSON格式。配置文件中的“dependencies
调整模型后,部署新版本AI应用能否保持原API接口不变? ModelArts提供多版本支持和灵活的流量策略,您可以通过使用灰度发布,实现模型版本的平滑过渡升级。修改服务部署新版本模型或者切换模型版本时,原服务预测API不会变化。 调整模型版本的操作可以参考如下的步骤。 前提条件 已存在部署完成的服务。
DUMP_GRAPH_LEVEL=2 # 1:表示dump图所有图、 2:表示dump除子图外的所有图、 3:表示只dump最后一张图 问题分析。 配置以上的环境变量之后,再重新转换模型,导出对应的日志和dump图进行分析: 报错日志中搜到“not support onnx data
创建训练作业时提示“对象目录大小/数量超过限制”,如何解决? 问题分析 创建训练作业选择的代码目录有大小和文件个数限制。 解决方法 将代码目录中除代码以外的文件删除或存放到其他目录,保证代码目录大小不超过128MB,文件个数不超过4096个。 父主题: 创建训练作业
专属资源池下的在线服务停止后,启动新的在线服务,提示资源不足 停止在线服务后,需要等待几分钟等待资源释放。 父主题: Standard资源池
数据标注中,难例集如何定义?什么情况下会被识别为难例? 难例是指难以识别的样本,目前只有图像分类和检测支持难例。 父主题: Standard数据管理
Gallery SDK构建自定义模型 AI Gallery的Transformers库支持部分开源的模型结构框架,并对昇腾系列显卡进行了训练/推理性能优化,可以做到开箱即用。如果你有自己从头进行预训练的模型,AI Gallery也支持使用SDK构建自定义模型接入AI Gallery。 Transformers库介绍
Serving是一个灵活、高性能的机器学习模型部署系统,提供模型版本管理、服务回滚等能力。通过配置模型路径、模型端口、模型名称等参数,原生TFServing镜像可以快速启动提供服务,并支持gRPC和HTTP Restful API的访问方式。 Triton是一个高性能推理服务框架,提供H
训练作业中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹? 当在训练作业的启动脚本中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹时,建议使用如下方法: import os os.chdir('/home/work/user-job-dir/xxx')
模型适配 MindSpore Lite是华为自研的推理引擎,能够最大化地利用昇腾芯片的性能。在使用MindSpore Lite进行离线推理时,需要先将模型转换为mindir模型,再利用MindSpore Lite作为推理引擎,将转换后的模型直接运行在昇腾设备上。模型转换需要使用converter_lite工具。