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期为“按账期”,您也可以设置其他统计维度和周期,详细介绍请参见流水与明细账单。 查看在线服务的账单 ModelArts在线服务查询资源账单首先需要获取资源名称,而ModelArts控制台展示的在线服务名称与账单中上报的资源名称不一致,您需要先了解资源名称的查询方法,以及资源名称与
ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 开发环境 Noteb
ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 开发环境 Noteb
模型的端口没有配置,如您在自定义镜像配置文件中修改了端口号,需要在部署模型时,配置对应的端口号,使新的模型重新部署服务。 如何修改默认端口号,请参考使用自定义镜像创建在线服务,如何修改默认端口。 父主题: 服务部署
止或删除的时间为准。 实例具体如下: 因运行自动学习作业,而创建的对应的训练作业和在线服务。 因运行Workflow工作流,而创建的对应的训练作业和在线服务。 Notebook实例 训练作业 在线服务 例如,您在8:45:30购买了一个按需计费的专属资源池,相关资源为计算资源(v
如下,第一组配置文件不规范将Host放到最后一行,用户要连的是下面这个Host ModelArts-Note-BmjiN实例,但SSH连到识别的是Host,错误地连到了Host ModelArts-Note-wZc6s这个实例。 按ssh-config的标准写法更新配置,Host
创建镜像组织中创建的组织名称,<镜像名称>:<tag>为自定义镜像名称。 打印如下信息,表示构建镜像成功。 图3 成功构建镜像 如果推理需要使用NPU加速图片预处理,适配了llava-1.5模型,启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本
配置CES云监控和SMN消息通知使用权限。ModelArts推理部署的在线服务详情页面内有调用次数详情,单击可查看该在线服务的调用次数随时间详细分布的情况。如果想进一步通过CES云监控查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况,需要给子账号授予CES权限。 如果只是查看监控,给子账号授予CES
见将AI Gallery中的模型部署为AI应用。 发布后的资产,可通过微调大师训练模型和在线推理服务部署模型,具体可参见使用AI Gallery微调大师训练模型、使用AI Gallery在线推理服务部署模型。 图1 AI Gallery使用流程 AI Gallery也支持管理从M
服务预测 服务预测失败 服务预测失败,报错APIG.XXXX 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4503 在线服务预测报错MR.0105 Method Not Allowed 请求超时返回Timeout
针对用户自己编写训练脚本或自定义镜像方式创建的训练作业,则需要在您的训练代码中添加评估代码,才可以在训练作业结束后查看相应的评估诊断建议。 只支持验证集的数据格式为图片。 目前,仅如下常用框架的训练脚本支持添加评估代码。 TF-1.13.1-python3.6 TF-2.1.0-python3.6 PyTorch-1
登录ModelArts控制台,在自动学习作业列表中,删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中,停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在在线服务列表中,停止因运行自动学习作业而创建的服务。操作完成后,ModelArts服务即停止计费。 登录OBS控制台,进入自己创建的OBS桶中
将模型部署为实时推理作业 实时推理的部署及使用流程 部署模型为在线服务 访问在线服务支持的认证方式 访问在线服务支持的访问通道 访问在线服务支持的传输协议 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
支持3条。 “部署类型” 选择此模型支持部署服务的类型,部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型,例如此处只选择在线服务,那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 确认信息填写无误,单击“立即创建”,完成模型的创建。 在模型列表中,您可以查
登录ModelArts控制台,在自动学习作业列表中,删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中,停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在“在线服务”列表中,停止因运行自动学习作业而创建的服务。操作完成后,ModelArts服务即停止计费。 登录OBS控制台,进入自己创建的OBS桶
Standard训练作业:用户在运行训练作业时,可以查看训练作业占用的CPU、GPU或NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 Standard在线服务:用户将模型部署为在线服务后,可以通过监控功能查看该推理服务的CPU、内存或GPU等资源使用统计信息和模型调用次数统计,具体参见查看推理服务详情章节。
创建镜像组织中创建的组织名称,<镜像名称>:<tag>为自定义镜像名称。 打印如下信息,表示构建镜像成功。 图4 成功构建镜像 如果推理需要使用NPU加速图片预处理,适配了llava-1.5模型,启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本
导入的OBS路径或manifest路径。 导入manifest时,path必须精确到具体manifest文件。 导入为目录时,目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_type Integer 导入方式。可选值如下: 0:目录导入 1:按manifest文件导入
ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务? 在线服务和批量服务有什么区别? 在线服务和边缘服务有什么区别? 为什么选择不了Ascend Snt3资源? 线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地? 服务预测请求体大小限制是多少? 在线服务部署是否支持包周期? 部署服务如何选择计算节点规格?
导入的OBS路径或manifest路径。 导入manifest时,path必须精确到具体manifest文件。 导入为目录时,目前仅支持数据集类型为图片分类、物体检测、文本分类、声音分类。 import_type Integer 导入方式。可选值如下: 0:目录导入 1:按manifest文件导入