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操作步骤 - AI开发平台ModelArts
odel.bin 预训练模型的权重文件。 tokenizer.json (可选)预处理器的词表文件,用于初始化Tokenizer。 tokenizer_config.json (可选)预处理器的配置文件。 modeling_xxx.py (可选)自定义模型的代码文件,继承自Pre
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Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 - AI开发平台ModelArts
Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 Open-Clip广泛应用于AIGC和多模态视频编码器的训练。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾NPU计算资源开展Open-clip训练的详细过程。完成本方案的部署
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操作步骤 - AI开发平台ModelArts
成的开发环境保存成一个镜像。 方式一:保存镜像需要指定镜像名称、镜像标签、SWR服务的组织等信息,保存镜像需要等待几分钟时间,期间不能对Notebook有额外操作。 SWR服务的组织可以在SWR服务中进行创建,也可以使用SDK创建默认的SWR组织,默认最多只能创建5个组织。 在“
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物体检测 - AI开发平台ModelArts
使用【X+鼠标左键】 复位,与上方拖动为同组操作,当执行了拖动后,可以单击复位按钮快速将标注框恢复为拖动前的形状和位置。也可使用快捷键【Esc】 查看已标注图片 在标注作业详情页,单击“已标注”页签,您可以查看已完成标注的图片列表。可在每张图片的下方显示当前图片的标签信息。 图4
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创建数据集(旧版) - AI开发平台ModelArts
录。 logs:日志存放目录。 temp:临时工作目录。 是否导入 如果您在其他云服务上存储了表格数据,可启用此功能,现支持将存储在对象存储服务(OBS)、数据湖探索(DLI)或MapReduce服务(MRS)的数据导入。 数据源(“OBS”) “文件路径”:单击输入框右侧按钮,
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ModelArts支持的AI框架 - AI开发平台ModelArts
统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像,包括MindSpore、PyTorch。适用于开发环境,模型训练,服务部署,请参考统一镜像列表。表1、表2所示镜像仅发布在西南-贵阳一区域。 表1 MindSpore 预置镜像 适配芯片 适用范围 mindspore_2
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ModelArts支持哪些AI框架? - AI开发平台ModelArts
统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像,包括MindSpore、PyTorch。适用于开发环境,模型训练,服务部署,请参考统一镜像列表。表1、表2所示镜像仅发布在西南-贵阳一区域。 表1 MindSpore 预置镜像 适配芯片 适用范围 mindspore_2
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以PyTorch框架创建训练作业(新版训练) - AI开发平台ModelArts
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,获取项目ID和名称、获取帐号名和帐号ID和获取用户名和用户ID。 已准备好PyTorch框架的训练代码,例如将启动文件“test-pytorch