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runtime is found 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments 内存不足如何处理? 父主题: 推理部署
订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend)训练失败报错label_map.pbtxt cannot be found 问题现象 使用订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend) 进行训练作业,训练失败报错label_map.pbtxt cannot
上传OBS文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持将OBS中的文件下载到Notebook。注意:文件大小不能超过10GB,否则会上传失败。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
不通的问题。 处理方法 在当前安全组的入方向规则中添加一条规则,基本协议选择ICMP协议,详细配置如下表所示,添加规则步骤请参考添加安全组规则。 表1 入方向规则 方向 协议/应用 端口 源地址 入方向 ICMP 全部 0.0.0.0/0 华为云安全组支持的协议参考可参考下表。 表2
上传本地文件至JupyterLab Notebook的JupyterLab中提供了多种方式上传文件。 上传文件要求 对于大小不超过100MB的文件直接上传,并展示文件大小、上传进度及速度等详细信息。 对于大小超过100MB不超过50GB的文件可以使用OBS中转,系统先将文件上传O
上传远端文件至JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持通过远端文件地址下载文件。 要求:远端文件的URL粘贴在浏览器的输入框中时,可以直接下载该文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
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
推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景:部署在线服务Predictor的推理预测
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、
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
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
网络调整公告 ModelArts针对网络进行安全加固和优化,新的网络模式可以为用户的资源提供更好的隔离性,提升云上资源的安全。为保障您的网络安全,建议您后续使用新网络创建Standard资源池。 表1 上线局点 上线局点 上线时间 华东二 2024年10月29日 20:00 父主题:
支持云端/边端部署等多种生产环境。 支持在线推理、批量推理、边缘推理多形态部署。 AI工程化能力,支持AI全流程生命周期管理 支持MLOps能力,提供数据诊断、模型监测等分析能力,训练智能日志分析与诊断。 容错能力强,故障恢复快 提供机柜、节点、加速卡、任务多场景故障感知和检测。 提供节点级、作业级
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。
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_
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
Gallery中的数据集,可以设置是否公开,将数据集公开给其他人使用。 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
推理业务迁移到昇腾的通用流程,可参考GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导。 由于Huggingface网站的限制,访问Stable Diffusion链接时需使用代理服务器,否则可能无法访问网站。 在Stable Diffusion迁移适配时,更多的时候是在适配Diffusers和Stable