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创建AI应用 创建AI应用不同方式的场景介绍 从训练作业中导入AI应用文件创建模型 从OBS中导入AI应用文件创建模型 从容器镜像中导入AI应用文件创建模型 从AI Gallery订阅模型 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
制作自定义镜像用于创建Notebook Notebook的自定义镜像制作方法 在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 父主题: 制作自定义镜像用于ModelArts
配置Grafana数据源 在Grafana配置数据源后,即可通过Grafana查看ModelArts的监控数据。 前提条件 已安装Grafana。 配置Grafana数据源 获取Grafana数据源配置代码。 进入AOM管理控制台。 图1 AOM管理控制台 在左侧导航栏中选择“Prometheus监控
使用预置算法训练时,训练失败,报“bndbox”错误 问题现象 使用预置算法创建训练作业,训练失败,日志中出现如下报错。 KeyError: 'bndbox' 原因分析 用于训练的数据集中,使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注的数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法:
模型训练 创建图像分类自动学习项目并完成图片标注,训练按钮显示灰色,无法开始训练? 自动学习项目中,如何进行增量训练? 自动学习训练后的模型是否可以下载? 自动学习为什么训练失败? 自动学习模型训练图片异常? 自动学习使用子账号单击开始训练出现错误Modelarts.0010 自
导入模型 如何将Keras的.h5格式模型导入到ModelArts中 导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写? 使用自定义镜像创建在线服务,如何修改默认端口 ModelArts平台是否支持多模型导入 导入AI应用对于镜像大小的限制 父主题: 模型管理
场景介绍 本小节通过一个具体问题案例,介绍模型精度调优的过程。 如下图所示,使用MindSpore Lite生成的图像和onnx模型的输出结果有明显的差异,因此需要对MindSpore Lite pipeline进行精度诊断。 图1 结果对比 在MindSpore Lite 2.0
创建Notebook实例后无法打开页面,如何处理? 如果您在创建Notebook实例之后,打开Notebook时,因报错导致无法打开页面,您可以根据以下对应的错误码来排查解决。 打开Notebook显示黑屏 Notebook打开后黑屏,由于代理问题导致,切换代理。 打开Notebook显示空白
训练代码迁移 前提条件 要迁移的训练任务代码在GPU上多次训练稳定可收敛。训练业务代码和数据,应该确保在GPU环境中能够运行,并且训练任务有稳定的收敛效果。 本文只针对基于PyTorch的训练代码迁移。这里假设用户使用的是基于PyTorch的训练代码进行迁移。其他的AI引擎如Te
硬盘限制故障 下载或读取文件报错,提示超时、无剩余空间 复制数据至容器中空间不足 Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 日志文件的大小达到限制 日志提示"write line error" 日志提示“No space left on device”
(可选)Session鉴权 Session鉴权概述 Session模块的主要作用是实现与公有云资源的鉴权,并初始化ModelArts SDK Client、OBS Client。当成功建立Session后,您可以直接调用ModelArts的SDK接口。 ModelArts开发环境
据进一步确认标注,然后将其加入训练数据集中,使用此数据集训练模型,可得到精度更高的模型。首先,针对智能标注和采集筛选任务,难例的发现操作是系统自动执行的,无需人工介入,仅需针对标注后的数据进行确认和修改即可,提升数据管理和标注效率。其次,您可以基于难例的情况,补充类似数据,提升数
日志文件的大小达到限制 问题现象 ModelArts训练作业在运行过程中报错,提示日志文件的大小已达到限制: modelarts-pope: log length overflow(max:1073741824; already: 107341771; new:90), process
历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(Pytorch+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MindSpore+Ascend)
创建并管理工作空间 工作空间是白名单功能,如果有试用需求,请提工单申请权限。 背景信息 ModelArts的用户需要为不同的业务目标开发算法、管理和部署模型,此时可以创建多个工作空间,把不同应用开发过程的输出内容划分到不同工作空间中,便于管理和使用。 基于工作空间可以实现资源逻辑
准备图像分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量:不能有损坏的图片,目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。
服务预测 服务预测失败 服务预测失败,报错APIG.XXXX 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4503 在线服务预测报错MR.0105 Method Not Allowed 请求超时返回Timeout
upload后,数据将上传到哪里? 针对这个问题,有两种情况: 如果您创建的Notebook使用OBS存储实例时 单击“upload”后,数据将直接上传到该Notebook实例对应的OBS路径下,即创建Notebook时指定的OBS路径。 如果您创建的Notebook使用EVS存储实例时
在ModelArts使用自定义镜像创建训练作业时如何激活conda环境? 由于训练作业运行时不是交互式的shell环境,因此无法直接使用“conda activate”命令激活指定的conda环境。但是,在自定义镜像中可参考以下命令激活conda环境: source /home/
创建训练作业 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? 训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小 训练作业的“/cache”目录是否安全? 训练作业一直在等待中(排队)? 创建训练作业时,超参目录为什么有的是/work有的是/ma-user? 在Mod