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击“确定”,完成选中图片的标注操作。例如,您可以选择多张图片,按照花朵种类将图片标注为“tulips”。同样选择其他未标注分类图片,将其标注为“sunflowers”、“roses”等。标注完成后,图片将存储至“已标注”页签下。 图片标注支持多标签,即一张图片可添加多个标签。 标
登录运行中在线服务实例容器。 约束限制 只支持专属资源池部署的在线服务使用CloudShell访问容器。 在线服务必须处于“运行中”状态,才支持CloudShell访问容器。 如何使用CloudShell 登录ModelArts控制台,左侧菜单选择“模型部署 > 在线服务”。 在
加载模型,执行预处理,完成推理,拼装响应体等。 操作步骤 WebSocket在线服务开发操作步骤如下: 上传镜像至容器镜像服务 使用镜像创建AI应用 使用AI应用部署在线服务 WebSocket在线服务调用 上传镜像至容器镜像服务 将准备好的本地镜像上传到容器镜像服务(SWR)。
表1 在线服务配置 参数 说明 名称 在线服务名称。 状态 在线服务当前状态。 来源 在线服务的来源。 服务ID 在线服务的ID。 描述 您可以单击编辑按钮,添加服务描述。 资源池 当前服务使用的资源池规格。若使用公共资源池部署,则不显示该参数。 个性化配置 您可以为在线服务的不
创建在线服务包 功能介绍 计费工作流购买资源。 接口约束 无 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 POST /v2/{project_id}/workfl
Jupyter Notebook,提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测(使用新版自动学习实现物体检测) 部署在线服务 使用大模型在ModelArts
推理前的权重合并转换 模型训练完成后,训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前,需要将训练后生成的多个权重文件合并,并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求在训练的环境中进行,为下一步推理做准备。
部署AI应用(在线服务) 部署为在线服务 查看服务详情 测试服务 访问在线服务 集成在线服务 CloudShell 父主题: 部署AI应用(部署上线)
训练图像分类模型 完成图片标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求,否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类,且每种分类的图片不少于5张。
performance_first:性能优先,训练时间较短,模型较小。对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance:平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first:精度优先,训练时间较长,模型较大。对于TXT、图片类训练速度为16毫秒。 父主题: 模型训练
推理前的权重合并转换 模型训练完成后,训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前,需要将训练后生成的多个权重文件合并,并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求在训练的环境中进行,为下一步推理做准备。
推理前的权重合并转换 模型训练完成后,训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前,需要将训练后生成的多个权重文件合并,并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求在训练的环境中进行,为下一步推理做准备。
加偏差。 loader:权重转换时要加载检查点的模型名称。 saver:权重转换时加载检查模型保存名称。 CONVERT_HFtoMG:权重转换类型是否为HuggingFace权重转换为Megatron格式,True :HuggingFace权重转换为Megatron,反之Fal
创建处理任务,支持创建“特征分析”任务和“数据处理”两大类任务。可通过指定请求体中的复合参数“template”的“id”字段来创建某类任务。 “特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征,如模糊度、亮度进行分析,并绘制可视化曲线,帮助处理数据集。 “数据处理”是指从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或
部署的在线服务状态为告警 问题现象 在部署在线服务时,状态显示为“告警”。 解决方法 使用状态为告警的服务进行预测,可能存在预测失败的风险,请从以下4个角度进行排查,并重新部署。 后台预测请求过多。 如果您使用API接口进行预测,请检查是否预测请求过多。大量的预测请求会导致部署的在线服务进入告警状态。
mindir的模型格式,因此ModelArts下线.om格式的模型转换能力,在ModelArts中逐步增加.mindir格式的支持能力。 下线模型转换后是否有替代功能? 您可以通过链接下载ATC模型转换工具,按照指导,在线下转换成.om格式模型。 ModelArts中是否还会增加模型转换的能力? ModelArts开
自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 问题现象 在部署在线服务时,部署失败。进入在线服务详情页面,“事件”页签,提示“failed to pull image, retry later”,同时在“日志”页签中,无任何信息。 图1 部署在线服务异常 解决方法 出现此问题现象,通常
在线服务预测报错DL.0105 问题现象 在线服务预测报错DL.0105,报错日志:“TypeError:‘float’object is not subscriptable”。 原因分析 根据报错日志分析,是因为一个float数据被当做对象下标访问了。 处理方法 将模型推理代码
查询处理任务列表,包括“特征分析”任务和“数据处理”两大类任务。可通过指定“task_type”参数来单独查询某类任务的列表。 “特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征,如模糊度、亮度进行分析,并绘制可视化曲线,帮助处理数据集。 “数据处理”是指从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或
使用大模型在ModelArts Standard创建AI应用部署在线服务 背景说明 目前大模型的参数量已经达到千亿甚至万亿,随之大模型的体积也越来越大。千亿参数大模型的体积超过200G,在版本管理、生产部署上对平台系统产生了新的要求。例如:导入AI应用时,需要支持动态调整租户存储