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customize_service.py依赖的其他文件可以直接放model目录下,需要采用绝对路径方式访问。绝对路径获取请参考绝对路径如何获取。 ModelArts针对多种引擎提供了样例及其示例代码,您可以参考样例编写您的配置文件和推理代码,详情请参见ModelArts样例列
的先安装,写在后面的后安装),且支持线下wheel包安装(wheel包必须与模型文件放在同一目录)。示例请参考导入模型时安装包依赖配置文件如何书写? health 否 health数据结构 镜像健康接口配置信息,只有“model_type”为“Image”时才需填写。 如果在滚动
通过运行的实例保存成容器镜像 功能介绍 运行的实例可以保存成容器镜像,保存的镜像中,安装的依赖包(pip包)不丢失,VS Code远程开发场景下,在Server端安装的插件不丢失。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API
查询支持的镜像列表 功能介绍 根据指定条件分页查询满足条件的所有镜像。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/images
的先安装,写在后面的后安装),且支持线下wheel包安装(wheel包必须与模型文件放在同一目录)。示例请参考导入模型时安装包依赖配置文件如何书写? health 否 health数据结构 镜像健康接口配置信息,只有“model_type”为“Image”时才需填写。 如果在滚动
访问边缘服务 访问边缘服务 当边缘服务和边缘节点的状态都处于“运行中”状态,表示边缘服务已在边缘节点成功部署。 您可以通过以下两种方式,在能够访问到边缘节点的网络环境中,对部署在边缘节点上的边缘服务发起预测请求。 方式一:使用图形界面的软件进行预测(以Postman为例) 方式二:使用curl命令发送预测请求
于快速搜索资源池。 在资源池详情页,切换到“标签”页签。您可以查看、添加、修改、删除资源池的标签信息。标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 图5 标签 最多支持添加20个标签。 父主题: 管理Standard专属资源池
(可选)设置标签 如果需要通过标签实现资源分组管理,可以在“高级选项”处勾选“现在配置”,可以设置训练作业的“标签”。标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 后续操作 当创建训练作业的参数配置完成后,单击“提交”,在信息确认页面单击“确定”,提交创建训练作业任务。 训
查询模型详情 查询当前模型对象的信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1:根据导入模型生成的模型对象进行模型详情查询 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts
(可选)Session鉴权 Session鉴权概述 Session模块的主要作用是实现与公有云资源的鉴权,并初始化ModelArts SDK Client、OBS Client。当成功建立Session后,您可以直接调用ModelArts的SDK接口。 ModelArts开发环境
推理专属预置镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像,用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像,用于部署推理服务。 X86架构(CPU/GPU)的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10
Lite的接口即可。 MindSpore Lite提供了Python、C++以及JAVA三种应用开发接口,此处以Python接口为例,介绍如何使用MindSpore Lite Python API构建并推理Stable Diffusion模型,更多信息请参考MindSpore Lite应用开发。
EVAL:指明该对象用于评估。 TEST:指明该对象用于测试。 INFERENCE:指明该对象用于推理。 如果没有给出该字段,则使用者自行决定如何使用该对象。 id 否 此参数为系统导出的样本id,导入时可以不用填写。 annotation 否 如果不设置,则表示未标注对象。anno
目录下执行上述ma-pre-start脚本,使用该机制可以更新容器镜像内安装的Ascend RUN包,或者设置一些训练运行时额外需要的全局环境变量。 如何查看训练作业日志 在训练作业详情页,训练日志窗口提供日志预览、日志下载、日志中搜索关键字、系统日志过滤能力。 预览 系统日志窗口提供训练日
04,conda3-ubuntu18.04,该类镜像是无AI引擎以及相关的软件包,镜像较小,只有2~5G。用户使用此类镜像做基础镜像,安装自己需要的引擎版本和依赖包,可扩展性更高。并且这些镜像预置了一些开发环境启动所必要的配置,用户无需对此做任何适配,安装所需的软件包即可使用。
ModelArts支持哪些AI框架? ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理(即AI应用管理和部署上线)支持的AI框架及其版本,不同模块的呈现方式存在细微差异,各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascen
Standard支持的AI框架 ModelArts Standard的开发环境Notebook、训练作业、模型推理(即AI应用管理和部署上线)支持的AI框架及其版本,请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像,包括MindSpore
f'epoch_{epoch}.pth')) if __name__ == '__main__': main() 常见问题 1、示例代码中如何使用不同的数据集? 上述代码如果使用cifar10数据集,则将数据集下载并解压后,上传至OBS桶中,文件目录结构如下: DDP |--- main
以PyTorch框架创建训练作业(新版训练) 本节通过调用一系列API,以训练模型为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 使用PyTorch框架创建训练作业的流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调