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方法一:在Notebook中通过Moxing上传下载OBS文件 MoXing是ModelArts自研的分布式训练加速框架,构建于开源的深度学习引擎TensorFlow、PyTorch等之上,使用MoXing API可让模型代码的编写更加简单、高效。 MoXing提供了一套文件对象API,可以用来读写OBS文件。
附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
线服务Predictor可以完成在线推理预测。 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。 场景:部署在线服务Predictor的推理预测 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts
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查询自动学习资源规格无需此参数。 engine_id 否 Long 指定作业的引擎ID,默认为“0”。查询自动学习资源规格无需此参数。 project_type 否 Integer 项目类型。默认为“0”。 0:非自动学习项目。 1:自动学习,图像分类。 2:自动学习,物体检测。
模型训练使用流程 AI模型开发的过程,称之为Modeling,一般包含两个阶段: 开发阶段:准备并配置环境,调试代码,使代码能够开始进行深度学习训练,推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段:调整数据集、调整超参等,通过多轮实验,训练出理想的模型,推荐在ModelArts训练中进行实验。
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物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练? 图片格式支持JPG、JPEG、PNG、BMP。 父主题: 准备数据
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收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下: 套餐包
准备模型训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍
训练专属预置镜像列表 ModelArts平台提供了Tensorflow,PyTorch,MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表