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使用Grafana查看AOM中的监控指标 安装配置Grafana 配置Grafana数据源 配置仪表盘查看指标数据 父主题: ModelArts Standard资源监控
出现该问题的可能原因如下: 新安装的包与镜像中带的CUDA版本不匹配。 处理方法 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试安装。 先远程登录到所选的镜像,使用“nvcc -V”查看目前镜像自带的CUDA版本。 重装torch等,需要注意选择与上一步版本相匹配的版本。
发布和管理AI Gallery镜像 托管镜像到AI Gallery 发布镜像到AI Gallery 管理AI Gallery镜像 父主题: AI Gallery(新版)
的服务类型。 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为一个Web Service,并且提供在线的测试UI与监控功能,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API。 将模型部署为批量推理服务 批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。 图2 不同类型的推理作业使用场景
开发Workflow命令参考 开发Workflow的核心概念介绍 配置Workflow参数 配置Workflow的输入输出目录 创建Workflow节点 构建Workflow多分支运行场景 编排Workflow 发布Workflow 在Workflow中更新已部署的服务 Workflow高阶能力
发布和管理AI Gallery模型 构建模型 托管模型到AI Gallery 发布模型到AI Gallery 管理AI Gallery模型 父主题: AI Gallery(新版)
在Notebook中使用Moxing命令 MoXing Framework功能介绍 Notebook中快速使用MoXing mox.file与本地接口的对应关系和切换 MoXing常用操作的样例代码 MoXing进阶用法的样例代码 父主题: 使用Notebook进行AI开发调试
创建模型规范参考 模型包结构介绍 模型配置文件编写说明 模型推理代码编写说明 自定义引擎创建模型规范 自定义脚本代码示例 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
管理ModelArts模型版本 为方便溯源和模型反复调优,在ModelArts中提供了模型版本管理的功能,您可以基于版本对模型进行管理。 前提条件 已在ModelArts中创建模型。 创建新版本 在“模型”页面,单击操作列的“创建新版本”进入“创建新版本”页面,参数配置除版本外,
查看训练作业事件 训练作业的(从用户可看见训练作业开始)整个生命周期中,每一个关键事件点在系统后台均有记录,用户可随时在对应训练作业的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解训练作业运行过程,遇到任务异常时,更加准确的排查定位问题。当前支持的作业事件如下所示: 训练作业创建成功 训练作业创建失败报错:
范检测和物品摆放的无人巡检。 预测分析 预测分析项目,是一种针对结构化数据的模型自动训练应用,能够对结构化数据进行分类或者数据预测。可用于用户画像分析,实现精确营销。也可应用于制造设备预测性维护,根据设备实时数据的分析,进行故障识别。 声音分类 声音分类项目,是识别一段音频中是否
构建模型 自定义模型规范 自定义镜像规范 使用AI Gallery SDK构建自定义模型 父主题: 发布和管理AI Gallery模型
监控Lite Cluster资源 使用AOM查看Lite Cluster监控指标 使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标 父主题: Lite Cluster资源管理
ModelArts支持的预置镜像列表 ModelArts预置镜像更新说明 ModelArts统一镜像列表 Notebook专属预置镜像列表 训练专属预置镜像列表 推理专属预置镜像列表 父主题: 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
X-Auth-Token 是 String 用户token。 响应参数 状态码:200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总数量。 total_count Integer 当前查询结果的数量,不设置offset、limit查询参数时,count与total相同。
发布和管理AI Gallery数据集 托管数据集到AI Gallery 发布数据集到AI Gallery 管理AI Gallery数据集 父主题: AI Gallery(新版)
查看训练作业标签 通过给训练作业添加标签,可以标识云资源,便于快速搜索训练作业。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中,单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面,单击“标签”页签查看标签信息。 支持添加、修改
用户使用torch报错Unexpected error from cudaGetDeviceCount 问题现象 在Notebook执行兼容gpu的脚本时报错不兼容,但是通过nvcc --version排查显示是兼容。 import torch import sys print('A'
permute(0, 3, 1, 2).contigous()) 将版本回退至pytorch1.3。 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直
安装配置Grafana 在Windows上安装配置Grafana 在Linux上安装配置Grafana 在Notebook上安装配置Grafana 父主题: 使用Grafana查看AOM中的监控指标