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数据标注:对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布:将已完成确认的数据进行版本发布。 数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 声音分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。
针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以通过自定义镜像的方式将编写的模型导入ModelArts。 约束与限制 关于自定义镜像规范和说明,请参见模型镜像规范。 针对您开发并训练完成的模型,需要提供对应的模型配置文件,此文件需遵守ModelArts的填写规范,详情请参见模型配置
订阅的AI应用一直处于等待同步状态 问题现象 订阅的AI应用一直处于等待同步状态。 原因分析 订阅的AI应用一直处于等待同步状态,可能原因如下: 由于ModelArts的数据存储、模型导入以及部署上线等功能依赖OBS、SWR等服务,需获取依赖服务的授权后,才能正常使用ModelArts的相关功能。
权限最小化的安全管控要求。 如果您要允许或是禁止某个接口的操作权限,请使用细粒度策略。 帐号具备所有接口的调用权限,如果使用帐号下的IAM用户发起API请求时,该IAM用户必须具备调用该接口所需的权限,否则,API请求将调用失败。每个接口所需要的权限,与各个接口所对应的授权项相对
针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以通过自定义镜像的方式将编写的模型导入ModelArts。 约束与限制 关于自定义镜像规范和说明,请参见模型镜像规范。 针对您开发并训练完成的模型,需要提供对应的模型配置文件,此文件需遵守ModelArts的填写规范,详情请参见模型配置
image, retry later”,同时在“日志”页签中,无任何信息。 图1 部署在线服务异常 解决方法 出现此问题现象,通常是因为您部署的模型过大导致的。解决方法如下: 精简模型,重新导入模型和部署上线。 购买专属资源池,在部署上线为在线服务时,使用专属资源池进行部署。 父主题: 服务部署
在Notebook中,如何访问其他账号的OBS桶? 创建Notebook时选择OBS存储,这种情况下只能访问到自己账号下的桶,无法访问到其他账号的OBS桶。 如果需要在Notebook中,访问其他账号的OBS文件,前提是,需获取目标OBS桶的读写权限。 首先,请联系OBS桶的创建者,参考对其他账号授予桶的读写权
如果是在公共资源池部署服务,可等待其他用户释放资源后,再进行服务部署。 如果是在专属资源池部署服务,在满足模型需求的前提下,尝试选用更小的容器规格或自定义规格,进行服务部署; 如果当前资源池的资源确实不够,也可以考虑将资源池扩容后再进行服务部署。公共资源池扩容,请联系系统管理员。专属资源池扩容,可参考扩缩容资源池。
根据在线服务预测报错日志ERROR:input key sound is not in model inputs可知,预测的音频文件是空。预测的音频文件太小,换大的音频文件预测。 父主题: 模型训练
enabled” 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 新安装的包与镜像中带的CUDA版本不匹配。 处理方法 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试安装。 先远程登录到所选的镜像,使用“nvcc -V”查看目前镜像自带的CUDA版本。 重装torch等,需要注意选择与上一步版本相匹配的版本。
5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度,不代表最佳性能。
5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度,不代表最佳性能。
5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度,不代表最佳性能。
权。 普通用户:普通用户的委托权限包括了用户使用ModelArts完成AI开发的所有必要功能权限,如数据的访问、训练任务的创建和管理等。一般用户选择此项即可。 自定义:如果对用户有更精细化的权限管理需求,可使用自定义模式灵活按需配置ModelArts创建的委托权限。可以根据实际需在权限列表中勾选要配置的权限。
running”状态代表启动成功。 kubectl get pod -A 进入容器,{pod_name}替换为您的pod名字(get pod中显示的名字),{namespace}替换为您的命名空间(默认为default)。 kubectl exec -it {pod_name} bash -n
5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度,不代表最佳性能。
者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后,单击开发环境实例操作栏右侧的“打开”,在线打开运行中的开发环境。 TensorBoard可视化训练作业,当前仅支持基于TensorFlow、PyTorch镜像,CPU/GPU规格的资源类型。请根据实际局点支持的镜像和资源规格选择使用。
nsorBoard是TensorFlow的可视化工具包,提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。 TensorBoard是一个可视化工具,能够有效地展示TensorFlow在运行过程中的计算图、各种指标随着时间的变化趋势以及训练中使用到的数据信息。TensorBoard相关概念请参考TensorBoard官网。
”、“命名实体”、“文本三元组”、“语音分割”类型的数据集。 针对启用团队标注功能的数据标注任务,支持创建团队标注任务,将标注任务指派给不同的团队,由多人完成标注任务。同时,在成员进行数据标注过程中,支持发起验收、继续验收以及查看验收报告等功能。 团队标注功能是以团队为单位进行管
池支持的作业类型进行编辑(新增或减少)。当前支持的“作业类型”有“训练作业”、“推理服务”和“开发环境”,用户可按需自行选择。 设置某一作业类型后,即可在此专属资源池中下发此种类型的作业,没有设置的作业类型不能下发。 为了支持不同的作业类型,后台需要在专属资源池上进行不同的初始化