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YOLOX 执行以下命令,去除Shell脚本的\r字符。 cd YOLOX sed -i 's/\r//' run.sh Shell脚本在Windows系统编写时,每行结尾是\r\n,而在Linux系统中行每行结尾是\n,所以在Linux系统中运行脚本时,会认为\r是一个字符,导致运行报错“$'\r':
文件型数据从Manifest导入操作 不同类型的数据集,导入操作界面的示意图存在区别,请参考界面信息了解当前类型数据集的示意图。当前操作指导以图片数据集为例。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”,进入“数据集”管理页面。 在数据集所在行,单击操作列的“导入”。或者,您可
取训练作业日志的对应的obs路径。 调用查询训练作业指定任务的运行指标接口查看训练作业的运行指标详情。 当训练作业使用完成或不再需要时,调用删除训练作业接口删除训练作业。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域,获取项
在安装ma-cli时会默认同时安装所需的依赖包。当显示“Successfully installed”时,表示ma-cli安装完成。 如果在安装过程中报错提示缺少相应的依赖包,请根据报错提示执行如下命令进行依赖包安装。 pip install xxxx 其中,xxxx为依赖包的名称。 父主题: ModelArts
完成音频标注后,可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频,至少有2种以上的分类,每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前,需要完成数据标注,然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运行总览页面,单击数据标注节点的“实例详情”进入数据标注页面,完成数据标注。
训练文本分类模型 完成数据标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前,请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面,
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
1.0 yacs==0.1.8 准备run.sh文件中所需要的obs文件路径。 准备imagenet数据集的分享链接 勾选要分享的imagenet21k_whole数据集文件夹,单击分享按钮,选择分享链接有效期,自定义提取码,例如123456,单击“复制链接”,记录该链接。 准备obsutil_linux_amd64
查询onnx模型的输入信息。 # 查询onnx模型的输入信息 t.get_model_input_info() 图1 查询onnx模型的输入输出信息 查询onnx模型的输出信息。 # 查询模型的输出信息 t.get_model_output_info() 图2 查询onnx模型的输出信息
数据类型:系统会根据您的数据集,匹配到相应的数据类型。例如本案例使用的数据集,系统匹配为“图片”类型。 数据集输出位置:用来存放输出的数据标注的相关信息,或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录,且此目录不能与输入位置一致,也不能为输入位置的子目录。
${container_name} 容器名称,进入容器时会用到,此处可以自己定义一个容器名称,例如ascendspeed。 -v ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放