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解析Manifest文件 解析Manifest文件,支持本地和OBS。如果是OBS,需要Session信息。 manifest.parse_manifest(manifest_path, encoding='utf-8') 示例代码 通过Manifest路径来解析获取Manifest的信息。
解析Pascal VOC文件 解析xml文件支持本地和OBS,如果是OBS,需要Session信息。 PascalVoc.parse_xml(xml_file_path, session=None) 示例代码 指定xml路径,通过调用parse_xml来解析获取xml文件的信息。
有定义的其他参数名称,导致参数无法解析,日志报错。 处理方法 参数定义中增加该参数的定义,代码示例如下: parser.add_argument('--init_method', default='tcp://xxx',help="init-method") 通过使用解析方式args
超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。
共享池和专属池的区别是什么? 共享池是所有ModelArts共享的一个资源池,当使用人数比较多的时候,可能造成资源紧张而产生排队。 专属池是专属于您的资源池,不会因为资源紧张而产生排队,同时专属资源池支持打通自己的VPC,能和自己的资源网络互通。 父主题: Standard资源池
作为调用发起方的客户端无法访问已经获取到的推理请求地址 问题现象 完成在线服务部署且服务处于“运行中”状态后,已经通过调用指南页面的信息获取到调用的server端地址,但是调用发起方的客户端访问该地址不通,出现无法连接、域名无法解析的现象。 原因分析 在调用指南页签中显示的调用地址都
ModelArts SDK、OBS SDK和MoXing的区别? ModelArts SDK ModelArts服务提供的SDK,可调用ModelArts功能。您可以下载SDK至本地调用接口,也可以在ModelArts Notebook中直接调用。 ModelArts SDK提供
快速恢复业务的能力。 云服务域名使用安全及租户内容安全策略 ModelArts服务使用的租户可见域名、租户不可见域名均满足如下安全相关要求,避免了域名使用过程中的合规和钓鱼风险。其中: 租户可见域名:指租户可访问的域名,需要格外重视安全性和合规性。 租户不可见域名:指华为云服务
ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而Mo
com。内网VPC无法解析modelarts-infer.com域名,需要用户参考当前步骤和“步骤4 VPC访问在线服务”增加内网域名解析。 登录云解析服务DNS管理控制台,左侧导航栏选择“内网域名”。 单击“创建内网域名”,打开创建内网域名弹出框。填写以下参数配置: 域名:遵循命名规范
ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别 ModelArts自动学习,提供了AI初学者,零编码、零AI基础情况下,可使用自动学习功能,开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套件。用户可根据预
自动学习和订阅算法有什么区别? 针对不同目标群体,ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手,推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习,系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者,通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择,并且您可以自定义训练所需的参数。
在线服务和批量服务有什么区别? 在线服务 将模型部署为一个Web服务,您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 批量服务 批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。 批量服务一次性推理批量数据,处理完服务结束。在线服务提供API接口,供用户调用推理。 父主题:
通过在靠近终端设备的地方建立边缘节点,将云端计算能力延伸到靠近终端设备的边缘节点,从而解决上述问题。 智能边缘平台(Intelligent EdgeFabric)通过纳管您的边缘节点,提供将云上应用延伸到边缘的能力,联动边缘和云端的数据,满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。
PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具,通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口,执行训练的同时采集性能数据,完成训练后直接输出可视化的性能数据文件,提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch
PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具,通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口,执行训练的同时采集性能数据,完成训练后直接输出可视化的性能数据文件,提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch
PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具,通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口,执行训练的同时采集性能数据,完成训练后直接输出可视化的性能数据文件,提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch
创建训练作业指导。 解析输入路径参数、输出路径参数 运行在ModelArts的模型读取存储在OBS服务的数据,或者输出至OBS服务指定路径,输入和输出数据需要配置3个地方: 训练代码中需解析输入路径参数和输出路径参数。ModelArts推荐以下方式实现参数解析。 1 2 3
Found secret key 原因分析 这是TensorFlow-1.8中会出现的情况,该日志是Info级别的,并不是错误信息,可以通过设置环境变量来屏蔽INFO级别的日志信息。环境变量的设置一定要在import tensorflow或者import moxing之前。 处理方法
训练过程需反复从OBS中读取文件,导致训练过程一直在等待文件读取,效率低。 解决方法 建议将海量小文件,在本地压缩打包。例如打包成.zip格式。 将此压缩后的文件上传至OBS。 训练时,可直接从OBS下载此压缩文件至/cache目录。此操作仅需执行一次,无需训练过程反复与OBS交互导致训练效率低。