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管理批量推理作业 查看批量服务详情 查看批量服务的事件 管理批量服务生命周期 修改批量服务配置 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
通过人工标注方式标注数据 创建ModelArts人工标注作业 人工标注图片数据 人工标注文本数据 人工标注音频数据 人工标注视频数据 管理标注数据 父主题: 标注ModelArts数据集中的数据
从OBS导入数据到ModelArts数据集 从OBS导入数据到数据集场景介绍 从OBS目录导入数据到数据集 从Manifest文件导入数据到数据集 从OBS目录导入数据规范说明 从Manifest文件导入规范说明 父主题: 导入数据到ModelArts数据集
标注ModelArts数据集中的数据 数据标注场景介绍 通过人工标注方式标注数据 通过智能标注方式标注数据 通过团队标注方式标注数据 管理标注作业 父主题: 数据准备与处理
准备模型训练代码 预置框架启动文件的启动流程说明 开发用于预置框架训练的代码 开发用于自定义镜像训练的代码 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型
ModelArts CLI命令参考 ModelArts CLI命令功能介绍 (可选)本地安装ma-cli ma-cli auto-completion自动补全命令 ma-cli configure鉴权命令 ma-cli image镜像构建支持的命令 ma-cli ma-job训练作业支持的命令
在Notebook中使用Moxing命令 MoXing Framework功能介绍 Notebook中快速使用MoXing mox.file与本地接口的对应关系和切换 MoXing常用操作的样例代码 MoXing进阶用法的样例代码 父主题: 使用Notebook进行AI开发调试
制作自定义镜像用于训练模型 训练作业的自定义镜像制作流程 使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型 已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(PyTorch+CPU/GPU) 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(MPI+CPU/GPU) 从0
使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
使用窍门 创建项目时,如何快速创建OBS桶及文件夹? 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
将模型部署为实时推理作业 实时推理的部署及使用流程 部署模型为在线服务 访问在线服务支持的认证方式 访问在线服务支持的访问通道 访问在线服务支持的传输协议 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
ModelArts Standard资源监控 ModelArts Standard资源监控概述 在ModelArts控制台查看监控指标 在AOM控制台查看ModelArts所有监控指标 使用Grafana查看AOM中的监控指标
使用Grafana查看AOM中的监控指标 安装配置Grafana 配置Grafana数据源 配置仪表盘查看指标数据 父主题: ModelArts Standard资源监控
ModelArts Standard准备工作 配置ModelArts Standard访问授权 创建并管理工作空间 创建OBS桶用于ModelArts存储数据
使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门
制作自定义镜像用于ModelArts Standard 自定义镜像使用场景 ModelArts支持的预置镜像列表 制作自定义镜像用于创建Notebook 制作自定义镜像用于训练模型 制作自定义镜像用于推理
报错“The VS Code Server failed to start”如何解决? 问题现象 解决方法 检查VS Code版本是否为1.78.2或更高版本,如果是,请查看Remote-SSH版本,若低于v0.76.1,请升级Remote-SSH。 打开命令面板(Windows:
MoXing 使用MoXing复制数据报错 如何关闭Mox的warmup Pytorch Mox日志反复输出 moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow,如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune? 训练作业使用MoXing拷贝数据较慢,重复打印日志
OBS操作相关故障 读取文件报错,如何正确读取文件 TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误 OBS复制过程中提示“BrokenPipeError: