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本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配,实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别,示例采用的数据集为MNIST官方数据集。 通过学习本案例,您可以了解如何在ModelAr
务实际情况配置数据盘大小。 表1 容器挂载存储的方式及差异 容器挂载存储的方式 使用场景 特点 挂载操作参考 EmptyDir 适用于训练缓存场景。 Kubernetes的临时存储卷,临时卷会遵从Pod的生命周期,与Pod一起创建和删除。 使用临时存储路径 HostPath 适用于以下场景:
执行策略,可选值如下: retry:重试 stop:停止 continue:继续运行 use_cache 否 Boolean 是否使用的是缓存。 表8 WorkflowConditionExecution 参数 是否必选 参数类型 描述 result 否 String 执行结果。
过程的规模和计算需求 overwrite_cache true 用于指定是否覆盖缓存。如果设置为"overwrite_cache",则在训练过程中覆盖缓存。这通常在数据集发生变化,或者需要重新生成缓存时使用 preprocessing_num_workers 16 用于指定预处理
本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配,实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别,示例采用的数据集为MNIST官方数据集。 通过学习本案例,您可以了解如何在ModelAr
报错“Load key "C:/Users/xx/test1/xxx.pem": invalid format”如何解决? 问题现象 原因分析 密钥文件内容不正确或格式不正确。 解决方法 请使用正确的密钥文件进行远程访问,如果本地没有正确的密钥文件或文件已损坏,可以尝试: 登录控
报错“Host key verification failed.'或者'Port forwarding is disabled.”如何解决? 问题现象 或 原因分析 Notebook实例重新启动后,公钥发生变化,OpenSSH核对公钥发出警告。 解决方法 在VS Code中使用命令方式进行远程连接时,增加参数"-o
文档导读 本文档指导您如何安装和配置开发环境、如何通过调用ModelArts SDK提供的接口函数进行二次开发。 章节 内容 SDK简介 简要介绍ModelArts SDK的概念。 快速开始 介绍如何使用ModelArts SDK进行二次开发。 (可选)本地服务器安装ModelArts
Lite提供的模型convertor工具可以支持主流的模型格式到MindIR的格式转换,用户需要导出对应的模型文件,推荐导出为ONNX格式。 如何导出ONNX模型 PyTorch转ONNX,操作指导请见此处。 PyTorch导出ONNX模型样例如下: import torch import
不在同一个主账号下,如何使用他人的自定义镜像创建Notebook? 不是同一个主账号,用户A需要使用用户B的自定义镜像创建Notebook,此时需要用户B将此镜像共享给用户A,用户A将此共享镜像Pull下来注册后方可在Notebook中使用。详细操作如下: 用户B的操作: 登录容
install the VS Code Server.”或“tar: Error is not recoverable: exiting now.”如何解决? 问题现象 或 原因分析 可能为/home/ma-user/work磁盘空间不足。 解决方法 删除/home/ma-user/work路径下无用文件。
有以下方式(案例中均以HTTPS请求为例): Token认证:Token具有时效性,有效期为24小时,需要使用同一个Token鉴权时,可以缓存起来,避免频繁调用。 AK/SK认证:使用AK/SK对请求进行签名,在请求时将签名信息添加到消息头,从而通过身份认证。AK/SK签名认证方
install the VS Code Server.”或“tar: Error is not recoverable: exitng now.”如何解决? 问题现象 或 原因分析 可能为/home/ma-user/work磁盘空间不足。 解决方法 删除/home/ma-user/work路径下无用文件。
C:\Users\Administrator/.ssh/config”或“Connection permission denied (publickey)”如何解决? 问题现象 报错“Bad owner or permissions on C:\Users\Administrator/.ssh/config”或“Connection
6:删除失败 7:停止失败 remove_sample_usage Boolean 发布时是否清除数据集已有的usage信息。可选值如下: true:清除数据集已有的usage信息(默认值) false:不清除数据集已有的usage信息 rotate Boolean 是否对图片进行旋转。可选值如下:
过程的规模和计算需求 overwrite_cache true 用于指定是否覆盖缓存。如果设置为"overwrite_cache",则在训练过程中覆盖缓存。这通常在数据集发生变化,或者需要重新生成缓存时使用 preprocessing_num_workers 16 用于指定预处理
执行策略,可选值如下: retry:重试 stop:停止 continue:继续运行 use_cache 否 Boolean 是否使用的是缓存。 表8 WorkflowConditionExecution 参数 是否必选 参数类型 描述 result 否 String 执行结果。
目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时,可通过缓存文件来快速完成图编译的过程,避免长时间的等待,并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能,因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务。另外,当启动服务时的模型或者参数发生改变时,请删除
过程的规模和计算需求 overwrite_cache true 用于指定是否覆盖缓存。如果设置为"overwrite_cache",则在训练过程中覆盖缓存。这通常在数据集发生变化,或者需要重新生成缓存时使用 preprocessing_num_workers 16 用于指定预处理
过程的规模和计算需求 overwrite_cache true 用于指定是否覆盖缓存。如果设置为"overwrite_cache",则在训练过程中覆盖缓存。这通常在数据集发生变化,或者需要重新生成缓存时使用 preprocessing_num_workers 16 用于指定预处理