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os.modelarts/tenant.domain.id String 资源池的租户id,记录资源池创建在哪个租户账号下。 表15 PoolMetaAnnotations 参数 参数类型 描述 os.modelarts/description String 资源池的描述信息。
构建流程:安装所需的apt包、驱动,配置ma-user用户、导入conda环境、配置Notebook依赖。 推荐使用Dockerfile的方式构建镜像。这样既满足dockerfile可追溯及构建归档的需求,也保证镜像内容无冗余和残留。
创建训练任务 登录ModelArts管理控制台,检查当前帐号是否已完成访问授权的配置。如未完成,请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户,建议清空授权,然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”,默认进入“训练作业”列表。
当模型训练需要更新数据时,可以使用数据集导入节点先导入新的数据,然后再通过该节点发布新的版本供后续节点使用。
domain_name为用户所属的帐号名。 cn-north-1为项目名,代表服务的部署区域。
domain_name为用户所属的帐号名。 cn-north-1为项目名,代表服务的部署区域。
当训练数据集的数据未标注或者需要进一步的数据预处理,可以先将数据导入ModelArts数据管理模块进行数据预处理。在创建训练作业时,训练的输入参数位置可以选择数据管理模块的数据集。
通过OBS上传训练所需的模型文件、训练数据等,再将OBS中的数据文件导入到SFS Turbo,然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录,实现分布式读取训练数据文件。 约束限制 如果要使用自动重启功能,资源规格必须选择八卡规格。
source String 工作流来源,可选值为ai_gallery,表示工作流是从AI Gallery导入的。 storages Array of WorkflowStorage objects Workflow包含的统一存储定义。
AI应用管理 使用从训练或者从OBS中选择创建AI应用,推荐用户使用动态加载的方式导入,动态加载实现了模型和镜像的解耦,便于进行模型资产的保护。用户需要及时更新AI应用的相关依赖包,解决开源或者第三方包的漏洞。AI应用相关的敏感信息,需要解耦开,在“在线服务”部署时进行相应配置。
自定义引擎的镜像制作完成后,即可以通过AI应用导入对模型版本进行管理,并基于AI应用进行部署和管理服务。 适配和改造的主要工作项如下: 图1 改造工作项 针对不同框架的镜像,可能还需要做额外的适配工作,具体差异请见对应框架的操作步骤。
/mnist") 推理代码 在模型代码推理文件customize_service.py中,需要添加一个子类,该子类继承对应模型类型的父类,各模型类型的父类名称和导入语句如请参考表1。
您的模型导入参见创建AI应用。 “我的订阅”。您可以根据实际需求选择AI Gallery中已订阅的模型。您需要在目标模型的左侧单击下拉三角标,选择合适的版本。查找模型参见从Gallery订阅模型。 计算节点规格 在下拉框中,您可以选择目前ModelArts支持的节点规格选项。
模型包规范介绍 创建AI应用 将训练完成的模型导入至ModelArts创建为AI应用,方便将AI应用部署上线。 创建AI应用 部署AI应用 部署服务 ModelArts支持将模型部署为在线服务、批量服务和边缘服务。
所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io,否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取: 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。
通过OBS上传训练所需的模型文件、训练数据等,再将OBS中的数据文件导入到SFS Turbo,然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录,实现分布式读取训练数据文件。 约束限制 如果要使用自动重启功能,资源规格必须选择八卡规格。
创建多机多卡训练作业 登录ModelArts管理控制台,检查当前帐号是否已完成访问授权的配置。如未完成,请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户,建议清空授权,然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”,默认进入“训练作业”列表。
<ymin>101</ymin> <xmax>251</xmax> <ymax>238</ymax> </bndbox> </object> </annotation> 上传OBS的操作步骤: 执行如下操作,将数据导入到您的数据集中
source 否 String 工作流来源,可选值为ai_gallery,表示工作流是从AI Gallery导入的。 storages 否 Array of WorkflowStorage objects Workflow包含的统一存储定义。
exportDataFromDataset 创建自动标注任务 dataset createAutoLabelingTask 创建自动分组任务 dataset createAutoGroupingTask 创建自动部署任务 dataset createAutoDeployTask 导入样本到数据集