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请确保训练作业已运行成功,且模型已存储至训练输出的OBS目录下(输入参数为train_url)。 针对使用常用框架或自定义镜像创建的训练作业,需根据模型包结构介绍,将推理代码和配置文件上传至模型的存储目录中。 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 创建模型操作步骤
本次批量服务的任务结束时间。 描述 您可以单击编辑按钮,添加服务描述。 输入数据目录位置 本次批量服务中,输入数据的OBS路径。 输出数据目录位置 本次批量服务中,输出数据的OBS路径。 模型名称&版本 本次批量服务所使用的模型名称及版本。 运行日志输出 默认关闭,批量服务的运行日志仅存放在ModelArts日志系统。
户可以顺利完成某些ModelArts操作。 举例,如果用户需要用OBS中的数据进行训练,当已经为IAM用户配置ModelArts训练权限时,仍需同时为其配置对应的OBS权限(读、写、列表),才可以正常使用。其中OBS的列表权限用于支持用户从ModelArts界面上选择要进行训练的
"value" : { "persistent_volumes" : [ { "storage_type" : "obs_pfs", "source_address" : "/dongcong4", "mount_path" : "/var/tmp"
Gallery中的资产,AI Gallery会做统一的保存管理。 对于文件类型的资产,AI Gallery会将资产保存在AI Gallery官方的OBS桶内。 对于镜像类型的资产,AI Gallery会将资产保存在AI Gallery官方的SWR仓库内。 对于用户提供的一些个人信息,AI
“启动方式” 选择“自定义”。 “镜像” 选择用于训练的自定义镜像。 “代码目录” 执行本次训练作业所需的代码目录。本文示例的代码目录为“obs://test-modelarts/ascend/code/”。 “启动命令” 镜像的Python启动命令。本文示例的启动命令为“bash
t.json" 同时也可以为“dict”类型的变量 ,如: data = { "is_training": "False", "observations": [[1,2,3,4]], "default_policy/eps:0" : "0.0" } path 否 String
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数,用于构建实际处理数据的handler对象,并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在:ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数,用于构建实际处理数据的handler对象,并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在:ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
息写入对应的Manifest文件中。 数据集版本文件目录结构 由于数据集是基于OBS目录管理的,发布为新版本后,对应的数据集输出位置,也将基于新版本生成目录。 以图像分类为例,数据集发布后,对应OBS路径下生成,其相关文件的目录如下所示。 |-- user-specified-output-path
python main.py -a resnet50 -b 128 --epochs 5 dog_cat_1w/ 此处的“demo”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。 资源池:在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格:选择单GPU规格。 单击“
mox.file.copy_parallel(args.data_url, local_data_path) ... #上传容器本地数据至obs路径 mox.file.copy_parallel(local_output_path, args.train_url) 新版训练中,用户
准备Notebook ModelArts Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。
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是否支持预览。可选值如下: true:支持预览 false:不支持预览 process_parameter 否 String 图像缩略设置,同OBS缩略图设置,详见OBS缩略图设置。如:image/resize,m_lfit,h_200表示等比缩放目标缩略图并设置高度为200像素。 sample_state
登录AOM控制台 在左侧导航栏选择“告警 > 告警规则”,在右上角单击“添加告警”。 设置告警规则(以NPU掉卡为例)。 规则类型:选择阈值类告警。 监控对象:选择命令行输入。 命令行输入框: sum(nt_npg{type="NT_NPU_CARD_LOSE"} !=2) by (cluster_name
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。