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建和管理等。一般用户选择此项即可。 如何获取访问密钥AK/SK? 如果在其他功能(例如PyCharmtoolKit/VSCode登录,访问在线服务等)中使用到访问密钥AK/SK认证,获取AK/SK方式请参考如何获取访问密钥章节。 如何删除已有委托列表下面的委托名称? 图8 已有委托
开发环境的Notebook,根据不同的工作环境,对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎PyTorch1
自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。
入门案例:快速创建一个物体检测的数据集 本节以准备训练物体检测模型的数据为例,介绍如何针对样例数据,进行数据分析、数据标注等操作,完成数据准备工作。在实际业务开发过程中,可以根据业务需求选择数据管理的一种或多种功能完成数据准备。此次操作分为以下流程: 准备工作 创建数据集 数据分析
数据管理(旧版) 查询数据集列表 创建数据集 查询数据集详情 更新数据集 删除数据集 查询数据集的统计信息 查询数据集监控数据 查询数据集的版本列表 创建数据集标注版本 查询数据集版本详情 删除数据集标注版本 查询样本列表 批量添加样本 批量删除样本 查询单个样本信息 获取样本搜索条件
dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions Array of Constraint objects 数据约束条件。 value Map<String,Object>
开发环境的Notebook,根据不同的工作环境,对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 新版Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎PyTorch1
在模型广场查看模型 在模型广场页面,ModelArts Studio大模型即服务平台提供了丰富的开源大模型模板,在模型详情页可以查看模型的详细介绍,根据这些信息选择合适的模型模板,用于创建模型。 访问模型广场 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts
//docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart
标签 - ModelArts支持对接标签管理服务TMS,在ModelArts中创建资源消耗性任务(例如:创建Notebook、训练作业、推理在线服务)时,可以为这些任务配置标签,通过标签实现资源的多维分组管理。 标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 说明:
发布AI应用 针对ModelArts中创建的AI应用,支持以下三种发布方式: 发布至AI Gallery AI Gallery是在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区,提供算法、模型、数据集等内容的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级个人开发者等
创建团队标注任务 功能介绍 创建团队标注任务。 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}/datasets/{dat
发布ModelArts模型 针对ModelArts中创建的AI应用,支持以下三种发布方式: 发布至AI Gallery AI Gallery是在ModelArts的基础上构建的开发者生态社区,提供算法、模型、数据集等内容的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业
标注ModelArts数据集中的数据 数据标注场景介绍 通过人工标注方式标注数据 通过智能标注方式标注数据 通过团队标注方式标注数据 管理标注作业 父主题: 数据准备与处理
MaaS大模型即服务平台功能介绍 对于普通企业来说,大模型开发不仅需要强大的算力,还需要学习训练、部署的相关参数配置和规格选择等专业知识。ModelArts Studio大模型即服务平台(后续简称为MaaS服务)作为一个面向客户的大模型服务化平台,提供简单易用的模型开发工具链,支
创建团队标注任务 如果您在创建标注作业时,即启用团队标注,且指派了某一团队负责标注,系统将默认基于此团队创建一个标注任务。您可以在创建数据标注任务后,在“我创建的”页面查看此任务。 您还可以重新创建一个团队标注任务,指派给同一团队的不同成员,或者指派给其他标注团队。 团队标注作业的创建方式
应用示例 创建图像分类数据集并进行标注任务 创建并完成图像分类的智能标注任务 开发环境的应用示例 以PyTorch框架创建训练作业(新版训练) 创建和修改工作空间 管理ModelArts服务的委托授权
性,屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节,并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型到在线模型资产仓库中,并发布上架给其他用户使用。AI Gallery在原有Transformers库的基础上,融入了对于昇腾硬件的适配与支持。对
dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions Array of Constraint objects 数据约束条件。 value Map<String,Object>
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