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当前需手工处理,增加运维成本问题。 支持节点新进入集群,默认启用准入检测,以能够拉起真实的GPU/NPU检测任务 支持集群扩容时,扩容的节点默认开启准入检测,该准入检测也可关闭,以提升拉起真实的GPU/NPU检测任务成功率。 父主题: 功能介绍
ModelArts中注册镜像 镜像上传后,可在SWR中查看已上传的镜像。但在ModelArts中还需要完成镜像注册后,才能在后续的Notebook中使用。 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏选择“资产管理 > 镜像管理”,然后在“镜像管理”页面右上角单击“注册镜像”。 在“
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 Standard创建AI应用部署在线服务 自定义镜像用于推理部署 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用
都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以password保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_PASSWORD。 __PASSWORD = os.envir
迁移走。 A050931 训练toolkit 预检容器 训练预检容器检测到GPU错误。 训练预检容器检测到GPU错误。 A050932 训练toolkit 预检容器 训练预检容器检测IB错误。 训练预检容器检测IB错误。 父主题: 资源池
me}:在step5中,使用Dockerfile创建的新镜像名称。 <镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>:前面步骤中自己创建的组织名称。示例:ma-group <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:p
me}:在step5中,使用Dockerfile创建的新镜像名称。 <镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>:前面步骤中自己创建的组织名称。示例:ma-group <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。示例:p
提供合适的软件、操作系统、网络等配置策略,通过在硬件上的充分测试,确保其兼容性和性能最合适。 方便自定义,预置镜像已经在SWR仓库中,通过对预置镜像的扩展完成自定义镜像注册。 安全可信,基于安全加固最佳实践,访问策略、用户权限划分、开发软件漏洞扫描、操作系统安全加固等方式,确保镜像使用的安全性。
练结果不满意时(如对训练精度不满意),您可以适当增加高质量的数据,或者增减标签,然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。 为提升训练效果,建议在增量训练时,选择质量较高的数据,提升数据标注的质量。 增量训练的操作步骤 登录
P,并打开节点的安全组配置,添加入方向规则,允许外部访问9090端口。 如果使用Grafana对接Prometheus制作报表,可以将Grafana部署在集群内,这里不需要对Prometheus绑定公网IP和配置安全组,只需要对Grafana绑定公网IP和配置安全组即可。 图1 添加入方向规则
mm:ss,UTC时间。 node_label String 节点标签。 os_type String 节点操作系统类型。 name String 边缘节点名称。 os_name String 节点操作系统名称。 arch String 节点架构。 id String 边缘节点ID。
某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注,降低人工标注量,帮助用户找到难例。
说明: 如果导出的CSV文件中存在以“=”“+”“-”和“@”开头的命令时,为了安全考虑,ModelArts会自动加上Tab键,并对双引号进行转义处理。 “数据切分” 仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 默认不启用。启用后,需设置对应的训练验证比例。
数据标注,为您节省70%以上的标注时间。智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。 目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持智能标注功能。 团队标注 数据标注任务中,一般由一个人完成,但是针对数据集较
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
什么原因系统都会自动重启训练作业,提高训练成功率和提升作业的稳定性。为了避免无效重启浪费算力资源,系统最多只支持连续无条件重启3次。 为了避免丢失训练进度、浪费算力,开启此功能前请确认代码已适配断点续训,操作指导请参见设置断点续训练。 当训练过程中触发了自动重启,则系统会记录重启
确定目的 在开始AI开发之前,必须明确要分析什么?要解决什么问题?商业目的是什么?基于商业的理解,整理AI开发框架和思路。例如,图像分类、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
报错This site can't be reached 创建完Notebook后,单击操作列的“打开”,报错如下: 解决方案:复制页面的域名,添加到windows代理“请勿对以下列条目开头的地址使用代理服务器”中,然后保存就可以正常打开。 父主题: 实例故障
在标注作业列表中,选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业,单击标注作业名称进入“标注作业详情”。 在“标注作业详情页”,选择“待确认”页签,查看并确认难例。 只有当智能标注任务完成后,待确认页签才会显示标注数据。否则,此页签内容为空。智能标注操作请参见创建智能标注作业。 针对“物体检测”标注作业
使用YOLOv5算法对工地的视频流裁帧后进行安全帽检测。 使用BertBase算法对用户在app上购买商品后的评论进行理解。 - CPU架构 X86/ARM,自有软件是否支持ARM。 例如:4个推理模型在ARM上运行,6个推理模型在X86上运行。 - 当前使用的操作系统及版本 当前推理业务的操作系统及版本,如:Ubuntu