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务需要选择任务所需的资源卡数。 如果选择付费资源,则请确认账号未欠费,且余额高于所选计算规格的收费标准,否则可能会导致AI Gallery工具链服务异常中断。AI Gallery的计算规格的计费说明请参见计算规格说明。 作业参数配置完成后,单击“启动作业”。 在“订单信息确认”页
image get-image查询ModelArts已注册镜像 Dockerfile一般需要提供一个基础镜像的地址,目前支持从docker hub等开源镜像仓拉取公开镜像,以及SWR的公开或私有镜像。其中ma-cli提供了查询ModelArts预置镜像和用户已注册镜像列表及SWR地址。 $ma-cli
olicy 用于更新Notebook实例的自动停止时间。 OBS并行文件系统场景下使用MindInsight/TensorBoard可视化工具。 ModelArts modelarts:notebook:umountStorage modelarts:notebook:getMountedStorage
常见的标准操作系统镜像,所有用户可见,包括操作系统以及预装的公共应用(SDI卡驱动、bms-network-config网络配置程序、Cloud-init初始化工具等)。请根据您的实际需要自助配置应用环境或相关软件。ModelArts服务提供镜像支持多种操作系统,内置AI场景相关驱动和软件,预置Mod
/cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run --toolkit --samples --silent 安装好后执行以下命令检查安装结果: /usr/local/cuda/bin/nvcc -V PyTorch2.0安装和CUDA验证指南。 PyTorch2.0所需环境为Python3
以添加环境变量“ROUTE_PLAN=true”。同时,训练作业需要满足如下要求才能正常实现ranktable动态路由加速。 联系技术支持检查集群的cabinet插件是否开启。仅部分存量集群需要手动开启cabinet插件,大部分集群都是默认开启的。 训练使用的Python版本是3
Triton框架迁移操作步骤 本教程基于nvidia官方提供的nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.03-py3镜像进行适配,使用开源大模型llama7b进行推理任务。 增加用户ma-user。 Triton镜像中默认已存在id为1000的triton-server用户,
emo/ -f -r OBS支持多种文件上传方式,当文件少于100个时,可以在OBS Console中上传,当文件大于100个时,推荐使用工具,推荐OBS Browser+(win)、obsutil(linux)。上述例子为obsutil使用方法。 准备算法 main.py文件内
SDK校验文件 下载Workflow SDK安装包 下载Workflow SDK校验文件 将SDK包及对应的校验文件放在同一目录下,使用openssl工具进行完整性校验,Workflow SDK校验示例如下: openssl cms -verify -binary -in modelarts_workflow-*
当使用完全自定义镜像创建训练作业时,“启动命令”必须在“/home/ma-user”目录下执行,否则训练作业可能会运行异常。 创建算法 您在本地或使用其他工具开发的算法,支持上传至ModelArts中统一管理。 创建算法的准备工作。 完成数据准备:已在ModelArts中创建可用的数据集,或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。
对用户分享的新闻链接进行智能分类,帮助用户迅速定位到感兴趣的话题。 内容推荐系统: 根据用户的阅读偏好和历史行为,智能推荐相关新闻,增强用户粘性和满意度。 新闻分析工具: 为分析师提供自动分类的新闻数据,便于进行市场趋势和热点分析。 方案流程 图1 方案实现流程 准备数据集:获取新闻数据集,并上传到OBS。
"annotation": … } 为了说明方便,下面的Manifest例子格式化为多行的json对象。 Manifest文件可以由用户、第三方工具或ModelArts数据标注生成,其文件名没有特殊要求,可以为任意合法文件名。为了ModelArts系统内部使用方便,ModelArts数
ModelArts开发环境提供的预置镜像主要包含: 常用预置包:基于标准的Conda环境,预置了常用的AI引擎,常用的数据分析软件包,例如Pandas,Numpy等,常用的工具软件,例如cuda,cudnn等,满足AI开发常用需求。 预置Conda环境:每个预置镜像都会创建一个相对应的Conda环境和一个基础Co