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克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持从GitHub开源仓库Clone文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts Upload Fil
create_time Long 版本创建时间。 crop Boolean 是否对图片进行裁剪,只对标注框形状为bndbox的物体检测数据集有效。可选值如下: true:对图片进行裁剪 false:不对图片进行裁剪(默认值) crop_path String 裁剪后的文件存放路径。
tor,其运行环境就是cpu.2u。 部署在线服务Predictor,即将存储在OBS中的模型文件部署到线上服务管理模块提供的容器中运行,其环境规格(如CPU规格,GPU规格)由表3 predictor configs结构决定。 部署在线服务Predictor需要线上服务端根据A
导入“物体检测”类型数据集前,您需要保证标注文件的标注范围不超过原始图片大小,否则可能存在导入失败的情况。 表1 不同类型数据集支持的导入方式 数据集类型 标注类型 OBS目录导入 Manifest文件导入 图片 图像分类 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:图像分类
txt", "w") as f: df.to_csv(f) 利用文件对象读取图片 使用opencv打开一张图片时,无法传入一个OBS路径,需要利用文件对象读取,考虑以下代码是无法读取到该图片的。 1 2 import cv2 cv2.imread('obs://bucket_name/xxx
像无法正常使用AI Gallery工具链服务(微调大师和在线推理服务)。 说明: 建议写清楚模型的使用方法,方便使用者更好的完成训练、推理任务。 表2 任务类型支持的AI Gallery工具链服务 任务类型 微调大师 在线推理服务 AI应用 文本问答/文本生成 支持 支持 支持 其他类型
码。 图1 代码示例 处理方法 Fine Tune就是用别人训练好的模型,加上自己的数据,来训练新的模型。相当于使用别人的模型的前几层,来提取浅层特征,然后在最后再落入我们自己的分类中。 由于一般新训练模型准确率都会从很低的值开始慢慢上升,但是Fine Tune能够让我们在比较少
ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务? 支持在线服务、批量服务和边缘服务。 父主题: 功能咨询
--image-input-shape:输入图片维度,当前不支持图片动态维度,如果图片不是(1,336,336)shape,将会被resize。 --image-feature-size:图片输入解析维度大小;llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git;计算原理如下:
场景描述 本案例介绍如何在Snt9B环境中利用Deployment机制部署在线推理服务。首先创建一个Pod以承载服务,随后登录至该Pod容器内部署在线服务,并最终通过新开一个终端作为客户端来访问并测试该在线服务的功能。 图1 任务示意图 操作步骤 拉取镜像。本测试镜像为bert_
ReleaseDatasetStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 数据集版本发布节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复 是 str inputs 数据集版本发布节点的输入列表
服务管理概述 服务管理,包括将已创建成功的模型部署为在线服务或本地服务。可以实现在线预测、本地预测、服务详情查询、查看服务日志等功能。 这里的在线服务包括“predictor”和“transformer”两类,都包括下文描述的功能,本章节以“predictor”服务为例进行说明。
ModelArts在线服务正常运行。 已在云监控页面设置告警规则,具体操作请参见设置告警规则。 在线服务已正常运行一段时间(约10分钟)。 对于新创建的在线服务,需要等待一段时间,才能查看上报的监控数据和监控视图。 故障、删除状态的在线服务,无法在云监控中查看其监控指标。当在线服务再次启动或恢复后,即可正常查看。
flow、开发环境、模型训练、在线服务、专属资源池涉及到需要停止的计费项如下: 自动学习:停止因运行自动学习作业而创建的训练作业和在线服务。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。 Workflow:停止因运行Workflow作业而创建的训练作业和在线服务。删除存储到OBS中的数据及OBS桶。
LabelingStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 数据集标注节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复 是 str inputs 数据集标注节点的输入列表
导出数据到OBS 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“数据管理>数据集”,进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中,选择“图片”类型的数据集,单击数据集名称进入“数据集概览页”。 在“数据集概览页”,单击右上角“导出 ”。在弹出的“导出”对话框中,填写相关信息,然后单击“确定”,开始执行导出操作。
DatasetImportStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 数据集导入节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复。 是 str inputs 数据集导入节点的输入列表。
在弹出的对话框中,设置“抽样策略”,可设置为“按百分比”,也可以设置为“按数量”。设置好参数值后,单击“确定”启动验收。 “按百分比”:按待验收图片总数的一定比例进行抽样验收。 “按数量”:按一定数量进行抽样验收。 图6 发起验收 验收启动后,界面将展示实时验收报告,您可以在右侧选择“验收结果”(“通过”或“不通过”)。
出现此问题,一般是因为后台服务故障导致的,建议稍等片刻,然后重新部署在线服务。如果重试超过3次仍无法解决,请获取如下信息,并联系华为云技术支持协助解决故障。 获取服务ID。 进入“部署上线>在线服务”页面,在服务列表中找到自动学习任务中部署的在线服务,自动学习部署的服务都是以“exeML-”开头的
型部署为一个在线服务,如果由于配额限制(即在线服务的个数超出配额限制),导致无法将模型部署为服务。此时会在自动学习项目中提示“部署上线任务提交失败”的错误。 修改建议 方法1:进入“部署上线>在线服务”页面,将不再使用的服务删除,释放资源。 方法2:如果您部署的在线服务仍需继续使用,建议申请增加配额。