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首先配置鉴权信息,指定profile,根据提示输入账号、用户名及密码。鉴权更多信息请查看配置登录信息。 ma-cli configure --auth PWD -P xxx 执行env|grep -i CURRENT_IMAGE_NAME命令查询当前实例所使用的镜像。 制作新镜像。 获取上步查询的基础镜像的SWR地址。
全部计算节点。 推理部署故障恢复 用户部署的在线推理服务运行过程中,如发生硬件故障导致推理实例故障,ModelArts会自动检测到并迁移受影响实例到其它可用节点,实例启动后恢复推理请求处理能力。故障的硬件节点会自动隔离不再调度和运行推理服务实例。 父主题: 安全
Payment Required 保留请求。 403 Forbidden 请求被拒绝访问。 返回该状态码,表明请求能够到达服务端,且服务端能够理解用户请求,但是拒绝做更多的事情,因为该请求被设置为拒绝访问,建议直接修改该请求,不要重试该请求。 404 NotFound 所请求的资源不存在。
API 说明 查询用户所有DevServer实例详情 查询用户所有DevServer实例详情。 创建DevServer实例 创建DevServer实例。 查询DevServer实例详情 查询DevServer实例详情。 删除DevServer实例 删除DevServer实例。 实时同步用户所有DevServer实例状态
点,就需要用户给ModelArts的委托赋予Tenant Administrator权限,否则将无法成功部署边缘服务。具体可参见IEF的权限说明。 处理方法1 在ModelArts管理控制台,选择“权限管理”。 在用户名对应的“授权内容”列,单击“查看权限”,确认用户的委托权限是否已包含Tenant
度权限。同时,训练作业要满足如下要求才能正常实现ranktable动态路由加速。 训练使用的Python版本是3.7或3.9。 训练作业的实例数要大于或等于3。 路由加速的原理是改变rank编号,所以代码中对rank的使用要统一。 将训练作业完成如下修改后,启动训练作业即可实现网络加速。
如果您创建的Notebook使用OBS存储实例时 单击“upload”后,数据将直接上传到该Notebook实例对应的OBS路径下,即创建Notebook时指定的OBS路径。 如果您创建的Notebook使用EVS存储实例时 单击“upload”后,数据将直接上传至当前实例容器中,即在“Terminal”中的“~/work”目录下。
Integer 公共参数。模型部署的实例数,当前限制最大实例数为128,如需使用更多的实例数,需提交工单申请。 additional_properties 否 Map<String,ModelAdditionalProperties> 模型部署附加属性,便于服务实例管理。 affinity 否
进行聚类,再根据聚类结果进行处理,可以分组打标或者清洗图片。 例如,用户通过搜索引擎搜索XX,将相关图片下载并上传到数据集,然后再使用自动分组,可以将XX图片分类,比如论文、宣传海报、确认为XX的图片、其他。用户可以根据分组结果,快速剔除掉不想要的,或者将某一类直接全选后添加标签。
在于,镜像是由用户自行选择的。用户可以基于预置框架制作自定义镜像。基于预置框架制作自定义镜像可参考使用基础镜像构建新的训练镜像章节。 完全自定义镜像: 订阅算法和预置框架涵盖了大部分的训练场景。针对特殊场景,ModelArts支持用户构建自定义镜像用于模型训练。用户遵循Model
Name/data-cat/cat.wav”。 上传OBS的操作步骤: 执行如下操作,将数据导入到您的数据集中,以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台,在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶,需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。 参考上传文件,
如何打开ModelArts开发环境的Terminal功能? 登录ModelArts管理控制台,选择“开发空间>Notebook”。 创建Notebook实例,实例处于“运行中”,单击“操作”列的“打开”,进入“JupyterLab”开发页面。 选择“Files > New > T
据集中的数据标注情况,也可以对数据集中的数据进行标签的修改,数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 图片标注 在新版自动学习页面单击“实例详情”按钮,前往数据标注页面。单击任意一张图片,进入图片标注界面。 用鼠标框选图片中的物体所在区域,然后在弹出的对话框中选择标签颜色,输入
rainJob”为项目级云服务、“trainJobobs”为全局级云服务。了解更多 创建用户组并加入用户,步骤请参考Step1 创建用户组并加入用户。 给用户组授权策略。 在IAM服务的用户组列表页面,单击“授权”,进入到授权页面,为子账号配置权限。勾选“notebook”、“notebook-obs”、“SWR
务, 完成资源的申请。 步骤1 安装模型 安装Megatron-DeepSpeed框架。 使用root用户SSH的方式登录GPU裸金属服务器。具体登录方式请参见SSH密钥方式登录裸金属服务器。 拉取pytorch镜像,可以选择常用的镜像源进行下载。 docker pull nvcr
PyTorch:2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像、ECS中构建新镜像、Notebook中构建新镜像的方式(三选一)来部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为
图像色彩的丰富程度”。“物体检测”支持所有的分析指标。目前ModelArts支持的所有分析指标请参见支持分析指标及其说明。 数据特征分析 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”,进入“数据集”管理页面。 选择对应的数据集,单击操作列的“更多 >
如果用户希望修改源码,则需要使用新镜像创建容器,在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网,否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公网,E
如果用户希望修改源码,则需要使用新镜像创建容器,在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网,否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公网,E
据模型包结构介绍,将推理代码和配置文件上传至模型的存储目录中。 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 创建模型操作步骤 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“模型管理”,进入模型列表页面。 单击左上角的“创建模型”,进入“创建模型”页面。 在“创建模型”页面,填写相关参数。