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Studio左侧导航栏中,选择“模型部署”。 在“模型部署”页面,单击“我的服务”页签。 在目标模型服务右侧,单击操作列的“更多 > 设置QPS”,在弹窗中修改数值,单击“提交”启动修改任务。 图1 修改QPS 在“我的服务”页签,单击服务名称,进入服务详情页,可以查看修改后的QPS是否生效。
此时,该用户组下的所有用户均有权限查看该用户组内成员创建的所有Notebook实例。 如果没有用户组,也可以创建一个新的用户组,并通过“用户组管理”功能添加用户,并配置授权。如果指定的子账号没有在用户组中,也可以通过“用户组管理”功能增加用户。 子账号启动其他用户的SSH实例 子账
ModelArts部署使用的是容器化部署,容器运行时有空间大小限制,当用户的模型文件或者其他自定义文件,系统文件超过Docker size大小时,会提示镜像内空间不足。 处理方法 公共资源池容器Docker size的大小最大支持50G,专属资源池Docker size的大小最大支持50G。
Standard推理部署 如何将Keras的.h5格式的模型导入到ModelArts中? ModelArts导入模型时,如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数? 在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务,如何修改端口? ModelArts平台是否支持多模型导入? 在Mod
在华为公有云平台,申请的资源一般要求连通网络。因此用户在准备环境时可以运行 scripts/install.sh 直接下载安装资源,或通过 Dockerfile 下载安装资源并构建一个新的镜像。 若用户的机器或资源池无法连通网络,并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下,
nd) 训练框架的自定义镜像约束 推荐自定义镜像使用ubuntu-18.04的操作系统,避免出现版本不兼容的问题。 自定义镜像的大小推荐15GB以内,最大不要超过资源池的容器引擎空间大小的一半。镜像过大会直接影响训练作业的启动时间。 ModelArts公共资源池的容器引擎空间为5
0-ubuntu16.04-x86_64.tgz。 宿主机安装的infiniband驱动版本为4.3-1.0.1.0,容器镜像中安装的infiniband驱动版本需要与宿主机版本匹配,即同为4.3-1.0.1.0。 可能部分区域的网卡较新,会出现更高版本的infiniband驱动版本,如果您遇到了i
下线公告 【下线公告】华为云ModelArts自动学习下线公告 【下线公告】华为云ModelArts自动学习模块的文本分类功能下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务旧版数据集下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务模型转换下线公告 【下线公告】华为云ModelArts
么限制? ModelArts部署使用的是容器化部署,容器运行时有空间大小限制,当用户的模型文件或者其他自定义文件,系统文件超过容器引擎空间大小时,会提示镜像内空间不足。 当前,公共资源池容器引擎空间的大小最大支持50G,专属资源池容器引擎空间的默认为50G,专属资源池容器引擎空间
ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别是什么? ModelArts自动学习,提供了AI初学者,零编码、零AI基础情况下,可使用自动学习功能,开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套件。用户可根
SDK。 (可选)Session鉴权 Session模块的主要作用是实现与公有云资源的鉴权,并初始化ModelArts SDK Client、OBS Client。 OBS管理概述 ModelArts SDK支持对OBS的SDK接口进行调用,包括创建OBS桶,上传/下载文件和文件夹,删除OBS对象和桶。
age,'obs://dyyolov8/yolov5_test/yolov5-7.0/datasets'), mox这个函数怎么定义以变量的形式填写OBS路径? 解决方案 变量定义参考如下示例: input_storage = './test.py' import moxing as
方法。 专属池驱动版本如何升级? 当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时,用户基于自己的业务,可能会有自定义GPU/Ascend驱动的需求,ModelArts面向此类客户提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力,具体操作请参见资源池驱动升级。 父主题: FAQ
version 原因分析 出现该问题的可能原因如下: conda和pip包混装,有一些包卸载不掉。 处理方法 参考如下代码,三步走。 先卸载numpy中可以卸载的组件。 删除你环境中site-packages路径下的numpy文件夹。 重新进行安装需要的版本。 import os os
但是依旧出现了上述报错。可能是该资源节点中存在GPU卡损坏的情况,导致实际能检测到的卡少于所选规格。 处理方法 建议直接根据系统分卡情况下传进去的CUDA_VISIBLE_DEVICES去设置,不用手动指定默认的。 如果发现资源节点中存在GPU卡损坏,请联系技术支持处理。 建议与总结
制作自定义镜像用于推理 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
参数类型 描述 List 引擎规格参数列表,请参见表3。 表3 framework_list参数说明 参数 参数类型 描述 framework_type String 引擎类型。 framework_version String 引擎版本。 表4 调用训练接口失败响应参数 参数 类型
attribute 'concat'。 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 对应python包使用错误,该python包确实没有对应的变量或者方法 第三方pip源中的python包版本更新,导致在训练作业中安装的python包的版本可能也会发生变化。如训练作业之前无此问题,后面一直有此问题,则考虑是此原因。
platform”报错,具体解决方法请参见2。 处理方法 安装第三方包 pip中存在的包,使用如下代码: import os os.system('pip install xxx') pip源中不存在的包,此处以“apex”为例,请您用如下方式将安装包上传到OBS桶中。 该样例已将安装包上传至“obs://cnn
print(info) 参数说明 表1 get_train_instance_types参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法请参考Session鉴权。 表2 成功响应参数说明 参数类型 描述 List 资源规格参数列表。 表3 调用训练接口失败响应参数