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准备预测分析数据 使用ModelArts自动学习构建预测分析模型时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域,例如OBS桶区域为“北京四”时,必须保证ModelArts管理控制台区域也在“北京四”区域,否则会导致无法获取到相关数据。 数据集要求
本示例使用Linux x86_64架构的主机,操作系统ubuntu-18.04,通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标:构建安装如下软件的容器镜像,并在ModelArts平台上使用GPU规格资源运行训练作业。 ubuntu-18.04 cuda-11.2 python-3.7
| grep nvidia-fabricmanager # 如果有nvidia-fabricmanager软件,将其卸载 # 如果无nvidia-fabricmanager软件,请跳过此命令 sudo apt-get autoremove --purge nvidia-fabricmanager-版本
目标:构建安装如下软件的容器镜像,并在ModelArts平台上使用CPU/GPU规格资源运行训练作业。 ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 pytorch-1.8.1 操作流程 使用自定义镜像创建训练作业时,需要您熟悉docker软件的使用,并具备一定的开发经验。详细步骤如下所示:
获取在线服务API接口地址和文件预测输入参数信息 方式一:使用图形界面的软件进行预测(以Postman为例) 下载Postman软件并安装,您也可以直接在Chrome浏览器添加Postman扩展程序(也可使用其他支持发送post请求的软件)。Postman推荐使用7.24.0版本。 打开Postman,如图2所示。
制作流程 场景一: 预置镜像的环境软件满足要求,只需要导入模型包,就能用于创建模型,通过镜像保存功能制作。具体案例参考在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理。 图1 模型的自定义镜像制作场景一 场景二: 预置镜像既不满足软件环境要求,同时需要放入模型包,在No
表1 获取软件 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。 获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路径
步骤一:下载ModelArts SDK 下载ModelArts SDK软件包,获取最新版本的ModelArts SDK软件包。 (可选)完成软件包签名校验。 下载软件包签名校验文件。 安装openssl并进行软件一致性验证,具体验签命令如下: openssl cms -verify
包。但是某些包的安装升级需要root权限,运行中的Notebook实例中无root权限,所以在Notebook实例中安装需要root权限的软件,目前在预置的开发环境镜像中是无法实现的。用户可以使用ModelArts提供的基础镜像或用户第三方镜像来编写Dockerfile,构建出完全适合自己的镜像。
目标:构建安装如下软件的容器镜像,并在ModelArts平台上使用CPU/GPU规格资源运行训练任务。 ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 pytorch-1.8.1 操作流程 使用自定义镜像创建训练作业时,需要您熟悉docker软件的使用,并具备一定的开发经验。详细步骤如下所示:
获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1 支持的模型列表所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.912-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.912-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
标注物体检测数据 物体检测之前,首先需考虑如何设计标签,标签设计需要对应所检测图片的明显特征,并且选择的标签比较容易识别(画面主体物与背景区分度较高),每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后,基于设计好的标签准备该图片的数据,每种需识别出的标签,建议应
训练声音分类模型 完成音频标注后,可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频,至少有2种以上的分类,每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前,需要完成数据标注,然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运
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,
driver 23.0.6 PyTorch pytorch_2.1.0 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.911-xxx.zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.911-xxx.zip 说明:
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Lite Server资源和Ascend Snt9B。 软件配套版本 表1 获取软件 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx
案。 3 配置Lite Server软件环境 不同镜像中预安装的软件不同,您通过Lite Server算力资源和镜像版本配套关系章节查看已安装的软件。当Server服务器中预装的软件无法满足业务需求时,您可在Server服务器中配置所需要的软件环境。 父主题: Lite Server资源配置
dia驱动、CUDA和nvidia-fabricmanager等软件后,驱动程序可能已经正确配置,从而解决了这个问题。 硬件问题:如果GPU之间的NVLINK连接存在硬件故障,那么这可能会导致带宽受限。重新安装软件后,重启系统,可能触发了某种硬件自检或修复机制,从而恢复了正常的带宽。
保存Notebook实例 通过预置的镜像创建Notebook实例,在基础镜像上安装对应的自定义软件和依赖,在管理页面上进行操作,进而完成将运行的实例环境以容器镜像的方式保存下来。镜像保存后,默认工作目录是根目录“/”路径。 保存的镜像中,安装的依赖包不丢失,持久化存储的部分(ho