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用户可以在创建训练作业页面增加新的环境变量,也可以设置新的取值覆盖当前训练容器中预置的环境变量值。 为保证数据安全,请勿输入敏感信息,例如明文密码。 训练容器中预置的环境变量 训练容器中预置的环境变量如下面表格所示,包括表1、表2、表3、表4、表5、表6、表7。 此处的环境变量取值仅为示例,
自定义模型规范 AI Gallery除了支持托管文本生成和文本问答任务类型的模型,还支持托管其他任务类型的模型,其他任务类型的模型被称为自定义模型。但是托管的自定义模型要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务(微调大师、在线推理服务)。 自定义模型的使用流程 托管模型到AI
Gallery使用的Transformers机器学习库是一个开源的基于Transformer模型结构提供的预训练语言库。Transformers库注重易用性,屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节,并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型
查询智能标注的样本列表 查询单个智能标注样本的信息 分页查询智能任务列表 启动智能任务 获取智能任务的信息 停止智能任务 查询处理任务列表 创建处理任务 查询数据处理的算法类别 查询处理任务详情 更新处理任务 删除处理任务 查询数据处理任务的版本列表 创建数据处理任务版本 查询数据处理任务的版本详情
BS服务的并行文件系统下,创建自定义镜像训练作业。 使用主用户账号登录管理控制台,单击右上角用户名,在下拉框中选择“统一身份认证”,进入统一身份认证(IAM)服务。 添加训练作业使用权限。在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”,单击右上角的“创建自定义策略”,设置策略。
variable is used in loss computation. 原因分析 分布式Tensorflow不能使用“tf.variable”要使用“tf.get_variable”。 处理方法 请您将“启动文件”中的“tf.variable”替换为“tf.get_variable”。 父主题:
给子账号配置文件夹级的SFS Turbo访问权限 场景描述 本文介绍如何配置文件夹级的SFS Turbo访问权限,实现在ModelArts中访问挂载的SFS Turbo时,只允许子账号访问特定的SFS Turbo文件夹内容。 给子账号配置文件夹级的SFS Turbo访问权限为白名单
自定义镜像规范 AI Gallery支持托管自定义镜像,但是托管的自定义镜像要满足规范才支持使用AI Gallery工具链服务(微调大师、在线推理服务)。 自定义镜像的使用流程 托管自定义镜像,操作步骤请参考托管模型到AI Gallery。 如果自定义镜像要支持训练,则需要满足自定义镜像规范(训练)。
个组织。创建组织的详细操作请参见创建组织。 同一个组织内的用户可以共享使用该组织内的所有镜像。 镜像会以快照的形式保存,保存过程约5分钟,请耐心等待。此时不可再操作实例(对于打开的JupyterLab界面和本地IDE仍可操作)。 快照中耗费的时间仍占用实例的总运行时长,如果在快照
Cluster资源池上使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练 场景描述 ranktable路由规划是一种用于分布式并行训练中的通信优化能力,在使用NPU的场景下,支持对节点之间的通信路径根据交换机实际topo做网络路由亲和规划,进而提升节点之间的通信速度。 本案例介绍如何在ModelArts
Manifest管理 Manifest管理概述 解析Manifest文件 创建和保存Manifest文件 解析Pascal VOC文件 创建和保存Pascal VOC文件 父主题: 数据管理
配额管理 查询OS的配额
模型管理 模型调试 导入模型 查询模型列表 查询模型对象列表 查询模型详情 删除模型
服务管理 服务管理概述 在开发环境中部署本地服务进行调试 部署在线服务 查询服务详情 推理服务测试 查询服务列表 查询服务对象列表 更新服务配置 查询服务监控信息 查询服务日志 删除服务
模型管理 导入模型 父主题: Standard推理部署
Manifest管理概述 在ModelArts使用过程中,需要做数据标注、模型训练、推理、数据集管理、市场发布等业务,这些业务都基于数据集进行的。为了规范对数据集的使用,适配各个使用场景,同时兼顾数据集管理的灵活性,本文档描述数据集管理的接口和描述规范——Manifest文件。
样本管理 查询样本列表 查询单个样本详情 批量删除样本 父主题: 数据管理
文本问答:从给定文本中检索问题的答案,适用于从文档中搜索答案的场景。 文本生成:基于给定文本进行续写,生成新的文本。 其他类型:基于实际场景选择合适的任务类型。 说明: 如果模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本生成”之外的类型,则被定义为自定义模型。自定义模型必须要满足自定义模型规范,才支持使用AI
部署边缘服务时,使用到IEF纳管的边缘节点,就需要用户给ModelArts的委托赋予Tenant Administrator权限,否则将无法成功部署边缘服务。具体可参见IEF的权限说明。 处理方法1 在ModelArts管理控制台,选择“权限管理”。 在用户名对应的“授权内容”列,单击“查
识别出此图片的数字是“2”。 本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集,配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练集中的图片相似(黑底白字)才可能预测准确。