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实时推理的部署及使用流程 在创建完模型后,可以将模型部署为一个在线服务。当在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。访问在线服务时,您可以根据您的业务需求,分别确认使用何种认证方式、
成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal
lf, task_name=None, task_type=None, **kwargs) 示例代码 示例一:基于图像类型的数据集创建物体检测标注任务。 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import
XXX,表示模型中没有导入对应依赖模块。 处理方法 依赖模块没有导入,需要您在模型推理代码中导入缺失依赖模块。 例如您的模型是Pytorch框架,部署为在线服务时出现告警:ModuleNotFoundError: No module named ‘model_service.tfserving
日志提示“label_map.pbtxt cannot be found” 问题现象 使用目标检测算法训练时,训练作业日志运行出现如下报错:ERROR:root:label_map.pbtxt cannot be found. It will take a long time to
指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下,由机器模拟人类智能,使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务(Web Service)。 批量推理 批量推理是对批量数据进行推理的批量作业。 昇腾芯片 昇腾芯片又叫As
在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办? 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时,标注完成的数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明
不同类型的数据集支持的导入方式如表1所示。 表1 不同数据集支持的导入方式 数据集类型 OBS目录导入 Manifest文件导入 备注 图像分类 支持 支持 - 物体检测 支持 支持 - 图像分割 支持 支持 - 文本分类 支持 支持 - 命名实体 不支持 支持 - 文本三元组 不支持 支持 - 声音分类 支持
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。
创建导出任务 将当前数据集的样本导出到指定的OBS路径下。仅支持图像分类、物体检测、图像分割和自由格式数据集。 dataset.export_data(path) 示例代码 导出数据集到OBS目录 from modelarts.session import Session from
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。
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,并最终通过新建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_
predicted_label 表示图片预测的标签。 scores 表示Top5标签的预测置信度。 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源,如果不需再使用此在线服务,建议在“在线服务”的操作列单击“更多>停止”,避免产生不必要的费用。如果需要继续使用此服务,可单击“启动”恢复。 如果您启
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
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
msprobe API预检 msprobe是MindStudio Training Tools工具链下精度调试部分的工具包,主要包括精度预检、溢出检测和精度比对等功能,目前适配PyTorch和MindSpore框架。这些子工具侧重不同的训练场景,可以定位模型训练中的精度问题。 精度预检工
创建预测分析项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”,进入新版自动学习页面。
自动学习训练后的模型是否可以下载? 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看,或者将此模型部署为在线服务。 父主题: Standard自动学习
网络链路检查 在ModelArts控制台查看Notebook实例状态是否正常,确保实例无问题。 在VS Code Terminal里执行如下命令检测SSH命令是否可用; ssh -i <密钥相对路径> -p <端口> ma-user@<域名/ip> SSH可用时跳过3继续远端排查。 SSH不可用,排查3。
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