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开发第一条Workflow 本章节提供了一个基于图像分类算法,构建包含训练单节点的Workflow的样例。更多节点的构建参数请参考创建Workflow节点。 步骤一:安装开发环境 本案例提供了两种安装开发环境的方法,您可根据使用习惯选择。 方法一:使用JupyterLab打开Notebook实例准备环境
测试用户权限 由于权限配置需要等待15-30分钟生效,建议在配置完成后,等待30分钟,再执行如下验证操作。 使用用户组02中任意一个子用户登录ModelArts管理控制台。在登录页面,请使用“IAM用户登录”方式进行登录。 首次登录会提示修改密码,请根据界面提示进行修改。 验证ModelArts权限。
ModelArts计费模式概述 ModelArts服务提供包年/包月和按需计费两种计费模式,以满足不同场景下的用户需求。如您需要快速了解ModelArts服务不同计费模式的具体价格,请参见ModelArts价格详情。 包年/包月:一种预付费模式,即先付费再使用,按照订单的购买周期
限制用户使用公共资源池 本章节介绍如何控制ModelArts用户权限,限制用户使用ModelArts公共资源池的资源创建训练作业、创建开发环境实例,部署推理服务等。 场景介绍 对于ModelArts专属资源池的用户,不允许使用公共资源池创建训练作业、创建Notebook实例或者部
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AI Gallery简介 AI Gallery算法、镜像、模型、Workflow等AI数字资产的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节,加速AI资产的开发与落地,保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。
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LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU预训练指导(6.3.906) LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型,它结合了视觉编码器和Vicuna,用于通用的视觉和语言理解,实现了令人印象深刻的聊天能力,在科学问答(Science QA)上达到了新的高度。
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Open-Sora-Plan1.0基于DevServer适配PyTorch NPU训练推理指导(6.3.907) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite DevServer上,使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,完成Open-Sora-Plan1
Bert基于DevServer适配MindSpore Lite 推理指导(6.3.910) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾Atlas 300I Duo推理卡计算资源,部署Bert-base-chinese模型推理的详细过程。完成本方案的部
Yolov8基于DevServer适配MindSpore Lite推理指导(6.3.909) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾Atlas 300I Duo推理卡计算资源,部署Yolov8 Detection模型推理的详细过程。 本方案目前仅适用于企业客户。
MaaS大模型即服务平台功能介绍 对于普通企业来说,大模型开发不仅需要强大的算力,还需要学习训练、部署的相关参数配置和规格选择等专业知识。ModelArts Studio大模型即服务平台(后续简称为MaaS服务)作为一个面向客户的大模型服务化平台,提供简单易用的模型开发工具链,支
FLUX.1基于DevSever适配PyTorch NPUFintune&Lora训练指导(6.3.911) Flux是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend
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删除网络资源 功能介绍 删除指定网络资源。 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 DELETE /v1/{project_id}/networks/{network_name}
使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配,实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别,示例采用的数据集为MNIST官方数据集。
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NPU服务器上配置Lite Server资源软件环境 注意事项 本文旨在指导如何在Snt9b裸金属服务器上,进行磁盘合并挂载、安装docker等环境配置。在配置前请注意如下事项: 首次装机时需要配置存储、固件、驱动、网络访问等基础内容,这部分配置尽量稳定减少变化。 裸机上的开发形