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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
<镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:pytorch_2_1_ascend:20240606。 ${base_image}为基础镜像地址。 如果推理需要使用NPU加速图片预处理,适配了llava-1.5模型,启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本
标签列是预测模型的输出。模型训练步骤将使用全部信息训练预测模型,该模型以其他列的数据为输入,以标签列的预测值为输出。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明: “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格”
AI框架版本升级,使用了新版本算子。 例如:每半年对模型进行一次变更,变更的内容包含模型结构,并升级AI框架。 - 尺寸要求 超分前产生的图片尺寸要求: 512*512 720*720 1080 *1080 1920*1920 (shape过大可能导致性能下降) - 父主题: GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
增加3条。 “部署类型” 选择此模型支持部署服务的类型,部署上线时只支持部署为此处选择的部署类型,例如此处只选择在线服务,那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 “启动命令” 指定模型的启动命令,您可以自定义该命令。 说明: 包含字符$,|,>,<,`,
<镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:pytorch_2_1_ascend:20240606。 ${base_image}为基础镜像地址。 如果推理需要使用NPU加速图片预处理,适配了llava-1.5模型,启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本
度及性能调优。 环境准备 迁移环境准备有以下两种方式: 表1 迁移环境准备方式 方式 说明 ModelArts Notebook 该环境为在线调试环境,主要面向演示、体验和快速原型调试场景。 环境开通指导请参考Notebook环境创建。 ModelArts Lite DevServer
单条音频时长应大于1s,大小不能超过4MB。 适当增加训练数据,会提升模型的精度。声音分类建议每类音频至少20条,每类音频总时长至少5分钟。 建议训练数据和真实识别场景的声音保持一致并且每类的音频尽量覆盖真实环境的所有场景。 训练集的数据质量对于模型的精度有很大影响,建议训练集音频的采样率和采样精度保持一致。
Standard部署模型并推理预测 推理部署使用场景 创建模型 创建模型规范参考 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为批量推理服务 管理ModelArts模型 管理同步在线服务 管理批量推理作业
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true",则在训练结束后,将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true",则在每次训练开始时,都会清空输出目录,以便保存新的训练结果。
1:${port}/v1/completions";若服务部署在生产环境中,该地址由API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成,部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 few_shot:开启少量样本测试后添加示例样本的个数。默认为3,取值范围为0~5整数。
服务管理 服务管理概述 在开发环境中部署本地服务进行调试 部署在线服务 查询服务详情 推理服务测试 查询服务列表 查询服务对象列表 更新服务配置 查询服务监控信息 查询服务日志 删除服务
kflow。 删除后的Workflow无法恢复,请谨慎操作。 删除Workflow后,对应的训练作业和在线服务不会随之被删除,需要分别在“模型训练>训练作业”和“模型部署>在线服务”页面中手动删除任务。 父主题: 管理Workflow
”。 图1 示例图片 添加指标查询信息。 图2 示例图片 添加方式:选择“按指标维度添加”。 指标名称:在右侧下拉框中选择“全量指标”,然后选择想要查询的指标,参考表1、表2 指标维度:填写过滤该指标的标签,请参考表4的Label名字栏。样例如下: 图3 示例图片 单击确定,即可出现指标信息。
动退出。该现象表明资源池规格任务紧张,训练作业无法正常启动,推荐您购买专属资源池补充计算节点。 如果您使用专属资源池创建训练作业,容错检查识别的故障节点会被剔除。系统自动补充健康的计算节点至专属资源池。(该功能即将上线) 容错检查详细介绍请参考: 开启容错检查 检测项目与执行条件
准备数据集 进入AI Gallery,搜索8类常见生活垃圾图片数据集。 单击“下载”,选择云服务区域“华北-北京四”,单击“确定”进入下载详情页。 填写如下参数: 下载方式:ModelArts数据集。 目标区域:华北-北京四。 数据类型:图片。 数据集输出位置:用来存放输出的数据标注的相关
配置信息。 “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”。 “启动命令” 选填参数,指定模型的启动命令,您可以自定义该命令。 如果使用预
rk目录下,该目录下的内容在实例停止后会被保留。可以自定义磁盘空间,如果需要存储数据集、模型等大型文件,建议申请规格300GB+。存储支持在线按需扩容。 图2 自定义存储配置 使用Notebook将OBS数据导入云硬盘EVS 打开已创建的Notebook实例,选择Notebook的python-3
finished:只有批量服务会有这个状态,表示运行完成。 stopping: 停止中。 deleting: 删除中。 pending: 待启动,仅在线有这个状态。 waiting: 资源排队中,仅在线服务有这个状态。 offset 否 Integer 分页列表的起始页,默认为0。 limit 否 Integer