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使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后,可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,如果直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。
对训练作业的描述,默认为空,字符串的长度限制为[0,256]。 worker_server_num 是 Integer 训练作业worker的个数,最大值请从查询作业资源规格接口获取。 app_url 是 String 训练作业的代码目录。如:“/usr/app/”。应与boot_file_url一
描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 状态码: 401 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。
app名称。 app_remark 否 String app备注。 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数
在“物体检测”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后,您可以单击物体检测节点上方的按钮,查看相关指标信息,如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall:召回率
写说明中的apis参数说明,示例代码请参见apis参数代码示例。 确认信息填写无误,单击“立即创建”,完成模型创建。 在模型列表中,您可以查看刚创建的模型及其对应的版本。当模型状态变更为“正常”时,表示模型创建成功。在此页面,您还可以进行创建新版本、快速部署服务、发布模型等操作。
同厂商的摄像机上,这是一项非常耗时、费力的巨大工程,ModelArts支持将训练好的模型一键部署到端、边、云的各种设备上和各种场景上,并且还为个人开发者、企业和设备生产厂商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 图1 部署模型的流程 在线推理服务,可以实现高并发,低延时,弹性伸缩,并且支持多模型灰度发布、A/B测试。
输出项类型。枚举值如下: obs:OBS model:AI应用元模型 config 否 Map<String,Object> 输出配置。 表6 WorkflowErrorInfo 参数 是否必选 参数类型 描述 error_code 否 String 错误码。 error_message
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后,可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,如果直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后,可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,若直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行 install.sh 文件,来安装依赖以及下载完整代码。
静态shape,并且打开--optimize参数指定“ascend_oriented”能够获得更好的常量折叠优化效果。inputShape查看方法请见转换关键参数准备。 Ascend Optimization Engine converter_lite --modelFile=resnet50
ineDistanceThreshold =0.99表示余弦相似度至少为99%,--inputShapes可将模型放入到netron官网中查看。 图1 benchmark对接结果输出示例图 为了简化用户使用,ModelArts提供了Tailor工具便于用户进行Benchmark精
作。 在“声音分类”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成模型的自动训练。 训练完成后,您可以单击声音分类节点上方的按钮,查看相关指标信息,如“准确率”、“评估结果”等。 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall:召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中,
TorchRMSNorm(torch.nn.Module): def __init__(self, dim: int, eps = 1e-6): super().__init__() self.eps = eps self.weight
在“文本分类”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后,您可以单击文本分类节点上方的按钮,查看相关指标信息,如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall:召回率
100”用户组,可能会报错“groupadd: GID '100' already exists”。可通过命令“cat /etc/group | grep 100”查询是否已存在gid = 100用户组。 如果已存在“gid = 100”用户组,则该步骤跳过,下文Dockerfile中删除“RUN groupadd
状态码: 200 表5 响应Header参数 参数 参数类型 描述 X-Request-Id String 请求链路编号,可用于日志追踪 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 update_time String 本次更新时间,仅触发服务配置升级时会返回,比如修改confi
模型的自定义镜像制作流程 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 父主题: 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
下降问题,对比NPU芯片中的API计算数值与CPU或GPU芯片中的API计算数值,进行问题定位。 同一模型,进行迭代(模型、框架版本升级或设备硬件升级)时存在的精度下降问题,对比相同模型在迭代前后版本的API计算数值,进行问题定位。 首先通过在PyTorch训练脚本中插入dump
在“图像分类”节点中,待训练状态由“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,您可以单击“图像分类”节点上方的按钮,查看相关指标信息,如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图1 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数名称 参数含义 说明