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准备需要导入的数据,具体可参见从Manifest文件导入规范说明。 需导入的数据,已存储至OBS中。Manifest文件也需要存储至OBS。 确保数据存储的OBS桶与ModelArts在同一区域,并确保用户具有OBS桶的操作权限。 文件型数据从Manifest导入操作 不同类型的数据集,导入操
数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 文本分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。
分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3
ModelArts上传数据集收费吗? ModelArts中的数据集管理、标注等操作不收费,但是由于数据集存储在OBS中,因此会根据您使用的OBS桶进行收费。建议您前往OBS服务,了解OBS计费详情,创建相应的OBS桶用于存储ModelArts使用的数据。 父主题: 计费FAQ
ModelArts上传数据集收费吗? ModelArts中的数据集管理、标注等操作不收费,但是由于数据集存储在OBS中,因此会根据您使用的OBS桶进行收费。建议您前往OBS服务,了解OBS计费详情,创建相应的OBS桶用于存储ModelArts使用的数据。 父主题: 计费相关
数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 图像分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。
登录ModelArts控制台,进入“数据管理 > 数据集 ”,单击“创建数据集”,如果可以成功访问对应的OBS路径,表示用户有OBS权限。如果没有OBS权限,请执行2配置OBS权限。 如没有OBS权限,请配置OBS权限配置。 父主题: PyCharm Toolkit使用
可获得“数据集输出位置”指定的OBS路径。 进入OBS管理控制台,根据上述步骤获得的路径,找到对应版本号目录,即可获取数据集对应的标注结果。 如需将标注结果下载至本地,可前往manifest文件存储的OBS中,单击“下载”,即可将标注结果存储至本地。 图1 下载标注结果 父主题:
在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结
使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3
分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3
如何查询自定义镜像的cuda和cudnn版本? 查询cuda版本: cat /usr/local/cuda/version.txt 查询cudnn版本: cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 父主题:
ModelArts平台是否支持多模型导入 ModelArts平台从对象存储服务(OBS)中导入模型包适用于单模型场景。如果有多模型复合场景,推荐使用自定义镜像方式,通过从容器镜像(SWR)中选择元模型的方式创建AI应用部署服务。制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。
如何使用API接口获取订阅算法的订阅id和版本id? 调用API接口使用“我的订阅”方式创建训练作业时,请求参数需要填写算法的订阅id(algorithm.subscription_id)和版本id(algorithm.item_version_id)。可调用如下接口获取相关信息,如下以北京四为例:
自动学习生成的模型,不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型 自动学习生成的模型,支持哪些其他操作 支持部署为在线服务、批量服务或边缘服务。 在自动学习页面中,仅支持部署为在线服务,如需部署为批量服务或边缘服务,可在“模型管理 > 模型”页面中直接部署。 支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery,共享给其他用户。
完成资源配置后,单击“继续运行”,在弹框中确认继续运行后,服务部署节点将继续运行,直至状态变为“运行成功”,至此,已将模型部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后,单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签,进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试,是您在自动学习预测
测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击创建成功的项目名称,查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中,待节点状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。 训练完成后,您可以在预测分析节点中单击查看训练详情,如“标签列”和“标签列数据类型”、“准确率”、“评估结果”等。
使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
ModelArts.3551:到obs检查输入数据目录是否存在,如果不存在,请按照实际需要创建obs目录;如果检查发现目录存在,但依然报同样的错,可以提工单申请技术支持 ModelArts.3567:用户只能访问自己账号下的obs目录,ModelArts在读取其他用户obs下的数据时,需要用户