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开发环境提供的预置镜像版本是依据用户反馈和版本稳定性决定的。当用户的功能开发基于ModelArts提供的版本能够满足的时候,建议用户使用预置镜像,这些镜像经过充分的功能验证,并且已经预置了很多常用的安装包,用户无需花费过多的时间来配置环境即可使用。 开发环境提供的预置镜像主要包含:
Files按钮,打开文件上传窗口,选择左侧的进入远端文件上传界面。 图1 上传文件图标 图2 进入远端文件上传界面 输入有效的远端文件URL后,系统会自动识别上传文件名称,单击“上传”,开始上传文件。 图3 输入有效的远端文件URL 图4 远端文件上传成功 异常处理 远端文件上传
个是在线服务对象,此时在运行态通过开关的方式来控制部署/更新服务,如下图所示: 在线服务开关默认关闭,节点走部署服务的流程;如果需要更新服务,则手动打开开关,选择相应的在线服务即可。 进行服务更新时,需要保证被更新的服务所使用的模型与配置的模型名称相同。 父主题: 开发Workflow命令参考
safetensors, 如下图。 图11 选择clip模型 选择vae模型,如下图。 图12 选择vae模型 配置推理的参数,如width、height、batch_size等,如下图所示。 图13 配置推理参数 单击Queue Prompt加入推理队列进行推理,如下图 图14 推理队列 成
ModelStep的输出 depend_steps=[job_step_1, job_step_2] # 依赖的作业类型节点对象 )# job_step是wf.steps.JobStep的 实例对象,train_url是wf.steps.JobOutput的name字段值
selected specification.) 图1 资源不足,服务调度失败 原因分析 实例配置的规格过大,CPU或者内存剩余资源不足;("insufficient CPU" / "insufficient memory") 模型需要的磁盘空间大,磁盘空间不足;("x node(s)
a furry blue bird"}' 服务端打印如下信息,表示发送请求成功。 图4 发送请求 客户端返回图像的base64编码。 图5 图像的base64编码 将客户端返回的base64编码转换为图片。 from PIL import Image from io import
JobInput或者JobInput的列表 outputs 作业节点的输出列表 是 JobOutput或者JobOutput的列表 title title信息,主要用于前端的名称展示 否 str description 作业节点的描述信息 否 str policy 节点执行的policy 否 StepPolicy
支持单节点通过参数配置或者获取训练输出的metric指标信息来决定执行是否跳过,同时可以基于此能力完成对执行流程的控制。 应用场景 主要用于存在多分支选择执行的复杂场景,在每次启动执行后需要根据相关配置信息决定哪些分支需要执行,哪些分支需要跳过,达到分支部分执行的目的,与ConditionStep的使用场景类
训练文本分类模型 完成数据标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前,请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面,
导出ModelArts数据集中的数据 针对数据集中的数据,用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据,导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。 目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal
通过对ModelArts数据集能力进行封装,实现数据集的数据导入功能。数据集导入节点主要用于将指定路径下的数据导入到数据集或者标注任务中,主要应用场景如下: 适用于数据不断迭代的场景,可以将一些新增的原始数据或者已标注数据导入到标注任务中,并通过后续的数据集标注节点进行标注。 对于一些已标注好的原始数据,可以直接导
开启图模式后,服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程,并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时,可通过缓存文件来快速完成图编译的过程,避免长时间的等待,并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能,因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
开启图模式后,服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程,并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时,可通过缓存文件来快速完成图编译的过程,避免长时间的等待,并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能,因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
一个自由灵活的AI应用创建方式,您可以基于AI Gallery上提供的基础能力,发挥您的创造力,通过自定义代码的形式,自由地构建出您需要的AI应用形态。 准备AI应用运行文件“app.py” AI应用运行文件“app.py”的代码示例如下。其中,加粗的代码为必须保留的内容。 import
copy_parallel(obs_dir, local_dir) 实际操作如下图所示。 图1 上传OBS文件到Notebook的代码示例 Step3 启动推理服务 配置需要使用的NPU卡为容器中的第几张卡。例如:实际使用的是容器中第1张卡,此处填写“0”。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0
目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。 导出数据为新数据集
index必须是从0开始的正整数,当index设置不规则不符时,最终的请求将忽略此参数。配置映射规则后,其对应的csv数据必须以英文半角逗号分隔。 “输出数据目录位置” 选择批量预测结果的保存位置,可以选择您创建的空文件夹。 “计算节点规格” 系统将根据您的AI应用匹配提供可用的计算资源。请
if_then_steps表示的是当Condition比较的结果为true时允许执行的节点列表,存储的是节点名称;此时else_then_steps中的step跳过不执行。 else_then_step表示的是当Condition比较的结果为false时允许执行的节点列表,存储的是节点名称;此时
启动时间、运行时长或标签等,过滤出相应的工作流。 图1 属性类型 单击搜索框右侧的按钮,可设置Workflow列表页需要展示的内容和展示效果。 表格内容折行:默认为关闭状态。启用此功能可以让Workflow列表页中的内容在显示时自动换行。禁用此功能可截断文本,Workflow列表页中仅显示部分内容。