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参数类型 描述 model_instance 是 Model对象 模型对象,可以调用本章节模型管理的所有接口。 给出MXNet实现手写数字识别项目中模型创建实例: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 from modelarts.session import
SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
异常。 物体检测:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。
异常。 文本分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。
异常。 图像分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。
CodeLab内置了免费算力,包含CPU和GPU两种。您可以使用免费规格,端到端体验ModelArts Notebook能力。也可使用此免费算力,在线完成您的算法开发。 即开即用 无需创建Notebook实例,打开即可编码。 高效分享 ModelArts在AI Gallery中提供的Notebook样例,可以直接通过Run
异常。 声音分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。
bcpy、rlstudio-ray、mindquantum-mindspore镜像支持以下2种方式访问: 在线JupyterLab访问,具体参见通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发。 本地IDE使用PyCharm工具,远程连接访问,具体参见通过PyCharm远程使用Notebook实例。
来提升任务的表现力,提供更丰富的用户体验,或是获取更全面的数据分析结果。例如,在实际应用场景中,可以通过结合图像和文本信息来进行更好的对象识别或情感分析。 此外,多模态还可以细分为以下几个方面: 多模态理解:如何让计算机从不同种类的数据源中抽取有用的信息,并将其综合起来形成有意义的知识。
SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
将获取到的Wav2Lip Ascend软件包AscendCloud-AIGC-*.zip文件上传到容器的/home/ma-user目录下。获取路径:Support网站。 解压AscendCloud-AIGC-*.zip文件,解压后将里面指定文件与对应Wave2Lip文件进行替换。 cd /home/ma-user
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 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
如果需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)
如果需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)
示例: example = ServiceData(service_id = "**") # 通过ModelArts的在线服务,获取对应服务的服务ID,描述指定的在线服务。用于服务更新的场景。 表8 SWRImage 属性 描述 是否必填 数据类型 swr_path 容器镜像的SWR路径
动”,完成订单信息确认后单击“确定”开始构建AI应用。 当AI应用状态变为“运行中”时,表示启动成功。在AI应用详情页的“应用”页签,可以在线体验应用。 父主题: 发布和管理AI Gallery中的AI应用
、使用方法等信息。 编辑完成后,单击“确认”保存修改。 管理数据集文件 预览文件 在数据集详情页,选择“数据集文件”页签。单击文件名称即可在线预览文件内容。 仅支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 下载文件 在数据集详情页,选择“数据集文件”页签。单击操作列的
在“AI应用管理 > AI应用 > 我的订阅”页面,选择并展开订阅的目标模型。在版本列表单击“部署”,可以将订阅的ModelArts模型部署为“在线服务”、“批量服务”或“边缘服务”,详细操作步骤请参见部署服务。 使用订阅的HiLens技能: 在“产品订购 > 订单管理 > AI Ga
执行代码存放的OBS地址,默认值为空,名称固定为“customize_service.py”。推理代码文件需存放在模型“model”目录。该字段不需要填,系统也能自动识别出model目录下的推理代码。公共参数 source_job_id 否 String 来源训练作业的ID,模型是从训练作业产生的可填写,用