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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
0:打标者 1:审核者 2:团队管理者 3:数据集拥有者 status Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下: 0:未发送邀请邮件 1:已发送邀请邮件但未登录 2:已登录 3:标注成员已删除 update_time Long 更新时间。 worker_id String
{config_name} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 config_name 是 String 训练作业参数的名称。 请求消息 请求参数如表2所示。
训练作业重调度 当训练作业发生故障恢复时(例如进程级恢复、POD级重调度、JOB级重调度等),作业详情页面中会出现“故障恢复详情”页签,里面记录了训练作业的启停情况。 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。
(可选)本地安装ma-cli 使用场景 本文以Windows系统为例,介绍如何在Windows环境中安装ma-cli。 Step1:安装ModelArts SDK 参考本地安装ModelArts SDK 完成SDK的安装。 Step2:下载ma-cli 下载ma-cli软件包。 完成软件包签名校验。
分布式训练功能介绍 ModelArts提供了如下能力: 丰富的官方预置镜像,满足用户的需求。 支持基于预置镜像自定义制作专属开发环境,并保存使用。 丰富的教程,帮助用户快速适配分布式训练,使用分布式训练极大减少训练时间。 分布式训练调测的能力,可在PyCharm/VSCode/J
创建Workflow节点 创建Workflow数据集节点 创建Workflow数据集标注节点 创建Workflow数据集导入节点 创建Workflow数据集版本发布节点 创建Workflow训练作业节点 创建Workflow模型注册节点 创建Workflow服务部署节点 父主题:
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
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
型包规范介绍,将推理代码和配置文件上传至模型的存储目录中。 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 创建AI应用操作步骤 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“AI应用”,进入AI应用列表页面。 单击左上角的“创建应用”,进入“创建应用”页面。 在“创建应用”页面,填写相关参数。
0:打标者 1:审核者 2:团队管理者 3:数据集拥有者 status Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下: 0:未发送邀请邮件 1:已发送邀请邮件但未登录 2:已登录 3:标注成员已删除 update_time Long 更新时间。 worker_id String
子用户使用专属资源池创建训练作业无法选择已有的SFS Turbo 由于权限不足,导致子用户无法看到已有的SFS Turbo,请为子用户所在用户组添加SFS FullAccess 、SFS Turbo FullAccess权限。 父主题: 功能咨询
从容器镜像中选择:针对ModelArts目前不支持的AI引擎,可以通过自定义镜像的方式将编写的模型镜像导入ModelArts,创建为AI应用,用于部署服务。 从模板中选择:相同功能的模型配置信息重复率高,将相同功能的配置整合成一个通用的模板,通过使用该模板,可以方便快捷的导入模型,创建为AI应用,而不用编写config
如何查看新版数据集的标注详情 登录ModelArts管理控制台,左侧菜单栏选择“数据管理>数据集”。 按照数据集名称,找到您想查看的数据集,单击该数据集名称,进入数据集概览页。 在“概览”页签下,标注信息框,单击“查看标注详情”即可。 父主题: Standard数据管理
_wirte_check_passed = True df = pd.read_csv(ff, **param) 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
从DLI导入数据,用户需要选择DLI队列、数据库和表名称。所选择的表的schema(列名和类型)需与数据集一致,支持自动获取所选择表的schema。DLI的详细功能说明,请参考DLI用户指南。 图1 DLI导入数据 队列名称:系统自动将当前账号下的DLI队列展现在列表中,用户可以在下拉框中选择需要的队列。
已有的MRS集群,并从HDFS文件列表选择文件名称或所在目录,导入文件的列数需与数据集schema一致。MRS的详细功能说明,请参考MRS用户指南。 图1 从MRS导入数据 集群名称:系统自动将当前账号下的MRS集群展现在此列表中,但是流式集群不支持导入操作。请在下拉框中选择您所需的集群。
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
示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+NPU) 本文介绍了使用训练作业的自定义镜像+自定义启动命令来启动PyTorch DDP on Ascend加速卡训练。 前提条件 需要有Ascend加速卡资源池。 创建训练作业 本案例创建训练作业时,需要配置如下参数。 表1 创建训练作业的配置说明
0:打标者 1:审核者 2:团队管理者 3:数据集拥有者 status 否 Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下: 0:未发送邀请邮件 1:已发送邀请邮件但未登录 2:已登录 3:标注成员已删除 update_time 否 Long 更新时间。 worker_id 否 String