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配置多分支节点数据 功能介绍 仅用于存在多分支执行的场景,在编写构建工作流节点时,节点的数据输入来源暂不确定,可能是多个依赖节点中任意一个节点的输出。只有当依赖节点全部执行完成后,才会根据实际执行情况自动获取有效输出作为输入。 使用案例 from modelarts import
资产识别与管理 资产识别 用户在AI Gallery中的资产包括用户发布的AI资产以及用户提供的一些个人信息。 AI资产包括但不限于文本、图形、数据、文章、照片、图像、插图、代码、AI算法、AI模型等。 用户的个人信息包括: 用户注册时提供的昵称、头像、邮箱。 用户参加实践时提供的姓名、手机号、邮箱。
数据集版本发布失败 出现此问题时,表示数据不满足数据管理模块的要求,导致数据集发布失败,无法执行自动学习的下一步流程。 请根据如下几个要求,检查您的数据,将不符合要求的数据排除后再重新启动自动学习的训练任务。 ModelArts.4710 OBS权限问题 ModelArts在跟O
认证鉴权 调用接口有如下两种认证方式,您可以选择其中一种进行认证鉴权。推荐使用AK/SK认证,其安全性比Token认证要高。 Token认证:通过Token认证通用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。
创建生产训练作业 模型训练是一个不断迭代和优化模型权重的过程。ModelArts的训练模块支持创建训练作业、查看训练情况以及管理训练版本。通过模型训练试验模型结构、数据和超参的各种组合,便于找到最佳的模型结构和权重。 创建生产环境的训练作业有2种方式: 通过ModelArts S
构建条件节点控制分支执行 功能介绍 主要用于执行流程的条件分支选择,可以简单的进行数值比较来控制执行流程,也可以根据节点输出的metric相关信息决定后续的执行流程。主要应用场景如下: 可以用于需要根据不同的输入值来决定后续执行流程的场景。例如:需要根据训练节点输出的精度信息来决
创建OBS桶用于ModelArts存储数据 由于ModelArts本身没有数据存储的功能,ModelArts使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据存储以及模型的备份和快照,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 AI开发过程中的输入数据
数据集的当前版本ID。 current_version_name String 数据集的当前版本名称。版本名称,必须是字母、数字、下划线或中划线组成的合法字符串,长度为1-32位。 data_format String 数据格式。 data_sources Array of DataSource objects
成,其文件名没有特殊要求,可以为任意合法文件名。为了ModelArts系统内部使用方便,ModelArts数据标注功能生成的文件名由如下字符串组成:“DatasetName-VersionName.manifest”。例如,“animal-v201901231130304123.manifest”。
开发第一条Workflow 本章节提供了一个基于图像分类算法,构建包含训练单节点的Workflow的样例。更多节点的构建参数请参考创建Workflow节点。 步骤一:安装开发环境 本案例提供了两种安装开发环境的方法,您可根据使用习惯选择。 方法一:使用JupyterLab打开Notebook实例准备环境
创建算法 机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律,并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果,用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景,ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式
置信度范围,取值范围为[0,1]。 dataset_name String 数据集名称,名称只能是中文、字母、数字、下划线或中划线组成的合法字符串,长度为1-100位。 dataset_type String 数据集类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类
置信度范围,取值范围为[0,1]。 dataset_name String 数据集名称,名称只能是中文、字母、数字、下划线或中划线组成的合法字符串,长度为1-100位。 dataset_type String 数据集类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类
上传OBS文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持将OBS中的文件下载到Notebook。注意:文件大小不能超过10GB,否则会上传失败。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
创建Workflow模型注册节点 功能介绍 通过对ModelArts模型管理的能力进行封装,实现将训练后的结果注册到模型管理中,便于后续服务部署、更新等步骤的执行。主要应用场景如下: 注册ModelArts训练作业中训练完成的模型。 注册自定义镜像中的模型。 属性总览 您可以使用
创建处理任务 功能介绍 创建处理任务,支持创建“特征分析”任务和“数据处理”两大类任务。可通过指定请求体中的复合参数“template”的“id”字段来创建某类任务。 “特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征,如模糊度、亮度进行分析,并绘制可视化曲线,帮助处理数据集。 “
约束与限制 本节介绍ModelArts服务在使用过程中的约束和限制。 规格限制 表1 规格说明 资源类型 规格 说明 计算资源 所有按需计费、包年/包月、套餐包中的计算资源规格,包括CPU、GPU和NPU 购买的所有类型的计算资源均不支持跨Region使用。 计算资源 套餐包 套
发布和管理AI Gallery项目 在AI Gallery中,您可以将个人开发的Notebook代码免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件,开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台,选择“开发环境
模型调试 训练完成后,可先在开发环境Notebook中创建本地模型,在开发环境Notebook调试完成后再部署到推理服务上。 只支持使用ModelArts Notebook部署本地服务。 示例代码 在ModelArts Notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其
({0}) 不满足规范 job name名称不规范,只能以小写字母开头,小写字母或者数字结尾,包含小写字母,数字,和中划线,长度为2到24之间字符串。 500 ModelArts.3057 Task description ({0}) not meeting the specification