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部署声音分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务,并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后,可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行总览”页面中,待服务部署节点的状态变为“等待输入”时,双击“服务部署”进入配置详情页,完成资源的参数配置操作。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
应用场景 本节介绍ModelArts服务的主要应用场景。 大模型 支持三方开源大模型,实现智能回答、聊天机器人、自动摘要、机器翻译、文本分类等任务。 AIGC 提供AIGC场景化解决方案,辅助创作文案、图像、音视频等数字内容。 自动驾驶 实现车辆自主感知环境、规划路径和控制行驶。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
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从容器镜像中导入模型文件创建模型 针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以通过自定义镜像的方式将编写的模型导入ModelArts。 约束与限制 关于自定义镜像规范和说明,请参见模型镜像规范。 使用容器化部署,导入的元模型有大小限制,详情请参见导入模型对于镜像大小限制。
在Workflow中指定仅运行部分节点 Workflow通过支持预置场景的方式来实现部分运行的能力,在开发工作流时按照场景的不同对DAG进行划分,之后在运行态可选择任意场景单独运行。具体代码示例如下所示: workflow =wf.Workflow( name="image_cls"
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
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准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业 ModelArts支持在开发环境中开启TensorBoard可视化工具。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具包,提供机器学习实验所需的可视化功能和工具。TensorBoard能够有效地展示训练过程中
迁移环境准备 迁移环境准备有以下两种方式: 表1 方式说明 序号 名称 说明 方式一 ModelArts Notebook 该环境为在线调试环境,主要面向演示、体验和快速原型调试场景。 优点:可快速、低成本地搭建环境,使用标准化容器镜像,官方Notebook示例可直接运行。 缺点
配置kubectl工具 kubectl是Kubernetes集群的命令行工具,配置kubectl后,您可通过kubectl命令操作Kubernetes集群。本文介绍如何配置kubectl工具,操作步骤如下。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 >
报错“An SSH installation couldn't be found”或者“Could not establish connection to instance xxx: 'ssh' ...”如何解决? 问题现象 或 VS Code连接Notebook一直提示选择证书
人工标注音频数据 由于模型训练过程需要大量有标签的音频数据,因此在模型训练之前需对没有标签的音频添加标签。通过ModelArts您可对音频进行一键式批量添加标签,快速完成对音频的标注操作,也可以对已标注音频修改或删除标签进行重新标注。音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文,不支持小语种。
使用自定义引擎在ModelArts Standard创建模型 使用自定义引擎创建模型,用户可以通过选择自己存储在SWR服务中的镜像作为模型的引擎,指定预先存储于OBS服务中的文件目录路径作为模型包来创建模型,轻松地应对ModelArts平台预置引擎无法满足个性化诉求的场景。 自定义引擎创建模型的规范