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图1 基于OBS+SFS Turbo的存储解决方案 OBS + SFS Turbo存储加速的具体方案请参见面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。
SFS Turbo提供按需扩展的高性能文件存储,还具备高可靠和高可用的特点,支持根据业务需要弹性扩容,且性能随容量增加而提升,可广泛应用于多种业务场景。 在SFS服务控制台上创建文件系统,具体步骤请参考创建SFS Turbo文件系统。
false } } ] }, "status" : 2, "duration_seconds" : 22, "create_time" : 1606373999627, "result" : "xxx", "version_id" : "XwTuRqI9En7xuZskW70
return torch._C.
表14 nfs属性列表 参数 参数类型 说明 id String SFS Turbo 文件系统 ID。 src_path String SFS Turbo 文件系统地址。 dest_path String 训练作业的本地路径。
@modelarts:feature Object 物体检测标签专用内置属性:形状特征,类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0],每个坐标点的表示方法为[x, y],x表示横坐标,y表示纵坐标(x和y均>=0)。
可选值如下: true:数据集包含团队标注任务 false:数据集不包含团队标注任务 feature_supports Array of strings 数据集支持的特性列表。当前只支持特性值“0”,表示限制OBS文件大小。 import_data Boolean 是否导入数据。
requests.post(url, headers=self.headers, data=json.dumps(body), verify=False) print(json.dumps(response.json(), indent=1)) return
docker run -ti -d -v /mnt/sfs_turbo:/sfs my_deeplearning_image:v1 上述命令表示把宿主机的"/mnt/sfs_turbo"目录挂载到容器的"/sfs"目录,在宿主机和容器对应目录的所有改动都是实时同步的。
本案例中的训练作业需要通过SFS Turbo挂载盘的形式创建,因此需要将上述数据集、代码、权重文件从OBS桶上传至SFS Turbo中。 用户需要创建开发环境Notebook,并绑定SFS Turbo,以便能够通过Notebook访问SFS Turbo服务。
@modelarts:feature Object 物体检测标签专用内置属性:形状特征,类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0],每个坐标点的表示方法为[x, y],x表示横坐标,y表示纵坐标(x和y均>=0)。
本案例中的训练作业需要通过SFS Turbo挂载盘的形式创建,因此需要将上述数据集、代码、权重文件从OBS桶上传至SFS Turbo中。 用户需要创建开发环境Notebook,并绑定SFS Turbo,以便能够通过Notebook访问SFS Turbo服务。
A :obj:`list` | `dict`: will be serialized and returned """ # get inputs inputs = data.pop("inputs",
查询API 功能介绍 查询指定API详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/app-auth/{service_id
在“关联SFS Turbo”弹窗中,选择SFS Turbo。如果没有SFS Turbo,可单击输入框右侧“创建SFS Turbo”创建。 图4 关联SFS Turbo 选择完成后,单击“确定”创建关联。
/obsutil cp obs://your_bucket/coco/ /mnt/sfs_turbo/ -f -r /mnt/sfs_turbo/coco文件夹内目录结构如下: coco |---annotations |---train2017 |---val2017 更多obsutil
可选值如下: true:数据集包含团队标注任务 false:数据集不包含团队标注任务 feature_supports Array of strings 数据集支持的特性列表。当前只支持特性值“0”,表示限制OBS文件大小。 import_data Boolean 是否导入数据。
@modelarts:feature Object 物体检测标签专用内置属性:形状特征,类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0],每个坐标点的表示方法为[x, y],x表示横坐标,y表示纵坐标(x和y均>=0)。
API概览 ModelArts服务所提供的接口均为自研接口。 通过ModelArts服务自研接口,您可以使用ModelArts Workflow、开发环境、训练管理、AI应用管理及服务管理功能。 工作流管理 表1 Workflow API 说明 获取Workflow列表 获取Workflow
metrics.recall_score(labels, predictions, average="weighted"), "accuracy": metrics.accuracy_score(labels, predictions), } return