检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
mox.file与本地接口的对应关系和切换 API对应关系 Python:指本地使用Python对本地文件的操作接口。支持一键切换为对应的MoXing文件操作接口(mox.file)。 mox.file:指MoXing框架中用于文件操作的接口,其与python接口一一对应关系。 tf
各模型支持的最小卡数和最大序列 基于vLLM(v0.6.3)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及
授权项:自定义策略中支持的Action,在自定义策略中的Action中写入授权项,可以实现授权项对应的权限功能。 依赖的授权项:部分Action存在对其他Action的依赖,需要将依赖的Action同时写入授权项,才能实现对应的权限功能。 IAM项目/企业项目:自定义策略的授权范围,包括IAM项
管理和查看数据处理任务 删除数据处理任务 当已有的数据处理任务不再使用时,您可以删除数据处理任务。 请注意,数据处理任务删除后不可恢复,请谨慎操作。 处于“完成”、“失败”、“已停止”、“运行失败”、“部署中”状态的训练作业,您可以单击操作列的“删除”,删除对应的数据处理任务。 查看数据处理任务详情
prompt},其中id表示对话中的第几张图片。"img_path"可以是本地的图片或网络地址。 对话中的检测框可以表示为<box>(x1,y1),(x2,y2)</box>,其中 (x1, y1) 和(x2, y2)分别对应左上角和右下角的坐标,并且被归一化到[0, 1000)的范围内。检测框对应的文本描
MoXing 使用MoXing复制数据报错 如何关闭Mox的warmup Pytorch Mox日志反复输出 moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow,如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune? 训练作业使用MoXing复制数据较慢,重复打印日志
也可以映射至容器中,作为容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。 ${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时,可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。 kubectl
也可以映射至容器中,作为容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。 ${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时,可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。 kubectl
也可以映射至容器中,作为容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。 ${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时,可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。 kubectl
也可以映射至容器中,作为容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。 ${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时,可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。 kubectl
部署在线服务时,您可以选择性能更好的“实例规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时,您可以增加“实例数”。 如果实例数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果实例数设置大于1,表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。 推理速
获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复
获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复
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。 支持精度预检,可扫描训练模型中的所有API进行API复现,给出精度情况的诊断和分析。 精度比对,对PyTorch整网API粒度的数据dump
--swr-path String 是 需要注册的镜像的SWR路径。 -a / --arch String 否 注册镜像的架构,X86_64或者AARCH64,默认是X86_64。 -s / --service String 否 注册镜像的服务类型,NOTEBOOK或者MODELBOX,默认是NOTEBOOK。
获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复
获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复
获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复
由于最终JSON体中需要填写的是图片文件的真实路径,也就是OBS对应的路径,所以在复制到本地做完分析和评估操作后,需要将原来的本地数据集路径映射到OBS路径,然后将新的list送入analysis接口。 如果使用的是OBS路径作为输入的data_url,则只需要替换本地路径的字符串即可。 1
、物体检测等等。不同的项目对数据的要求,使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的,有目的性的收集、整合相关数据,数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上,不能一次性将所有数据都采