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在ModelArts中公共资源池和专属资源池的区别是什么? 共享池是所有ModelArts共享的一个资源池,当使用人数比较多的时候,可能造成资源紧张而产生排队。 专属池是专属于您的资源池,不会因为资源紧张而产生排队,同时专属资源池支持打通自己的VPC,能和自己的资源网络互通。 父主题: Standard专属资源池
ModelArts SDK、OBS SDK和MoXing的区别是什么? ModelArts SDK ModelArts服务提供的SDK,可调用ModelArts功能。您可以下载SDK至本地调用接口,也可以在ModelArts Notebook中直接调用。 ModelArts SD
通过在靠近终端设备的地方建立边缘节点,将云端计算能力延伸到靠近终端设备的边缘节点,从而解决上述问题。 智能边缘平台(Intelligent EdgeFabric)通过纳管您的边缘节点,提供将云上应用延伸到边缘的能力,联动边缘和云端的数据,满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。
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
识别出此图片的数字是“2”。 本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集,配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式,并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求,预测图片必须和训练集中的图片相似(黑底白字)才可能预测准确。
ModelArts在线服务和批量服务有什么区别? 在线服务 将模型部署为一个Web服务,您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 批量服务 批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。 批量服务一次性推理批量数据,处理完服务结束。在线服务提供API接口,供用户调用推理。
查询智能标注的样本列表 查询单个智能标注样本的信息 分页查询智能任务列表 启动智能任务 获取智能任务的信息 停止智能任务 查询处理任务列表 创建处理任务 查询数据处理的算法类别 查询处理任务详情 更新处理任务 删除处理任务 查询数据处理任务的版本列表 创建数据处理任务版本 查询数据处理任务的版本详情
Standard数据管理 ModelArts Standard数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型,涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景,适用于计算机视觉、自然语言处理、音视频分析等AI项目场景。 ModelArts
如何切分ModelArts数据集? 在发布数据集时,仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后,需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”,数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后,“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。
表格数据集支持从5种数据源导入数据,分别为对象存储服务(OBS)、数据仓库服务(DWS)、数据湖探索服务(DLI)、MapReduce服务(MRS)和本地上传。 数据集中的数据导入入口 数据集中的数据导入有5个入口。 创建数据集时直接从设置的数据导入路径中自动同步数据。 创建完数据集后,在数据
前提条件 已存在创建完成的数据集。 准备需要导入的数据,具体可参见从Manifest文件导入规范说明。 需导入的数据,已存储至OBS中。Manifest文件也需要存储至OBS。 确保数据存储的OBS桶与ModelArts在同一区域,并确保用户具有OBS桶的操作权限。 文件型数据从Manifest导入操作
Standard使用run.sh脚本实现OBS和训练容器间的数据传输 自定义容器在ModelArts上训练和本地训练的区别如下图: 图1 本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下: 建议
查询数据集同步任务的状态 功能介绍 查询数据集同步任务的状态。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datase
镜像中相同的启动命令。 提供的服务可使用HTTPS/HTTP协议和监听的容器端口,使用的协议和端口号请根据模型实际定义的推理接口进行配置。HTTPS协议的示例可参考https示例。 (可选)服务对外提供的端口,提供URL路径为“/health”的健康检查服务(健康检查的URL路径必须为“/health”)。
建模型时填写与您镜像中相同的启动命令。 提供的服务可使用HTTPS/HTTP协议和监听的容器端口,端口和协议可根据镜像实际使用情况自行填写,ModelArts提供的请求协议和端口号的缺省值是HTTPS和8080。请参考https示例。 (可选)健康检查的URL路径必须为"/health"。
running”状态代表启动成功。 kubectl get pod -A 进入容器,{pod_name}替换为您的pod名字(get pod中显示的名字),{namespace}替换为您的命名空间(默认为default)。 kubectl exec -it {pod_name} bash -n
自定义容器在ModelArts上训练和本地训练的区别如下图: 图1 本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下: 建议使用OBSutil作为和OBS交互的工具,如何在本机安装ob
自定义镜像的API接口功能,无误后将自定义镜像上传至SWR服务。 将自定义镜像创建为模型:将上传至SWR服务的镜像导入ModelArts的模型。 将模型部署为在线服务:将导入的模型部署上线。 本地构建镜像 以linux x86_x64架构的主机为例,您可以购买相同规格的ECS或者
单击目标服务名称,进入服务详情页面。 在“在线服务”的详情页面,可以获取该服务的调用地址和输入参数信息。 “API接口公网地址”即在线服务的调用地址。当模型配置文件中apis定义了路径,调用地址后需拼接自定义路径。如:“{在线服务的调用地址}/predictions/poetry”。
定义镜像的API接口功能,无误后将自定义镜像上传至SWR服务。 将自定义镜像创建为模型:将上传至SWR服务的镜像导入ModelArts的模型管理。 将模型部署为在线服务:将导入的模型部署上线。 本地构建镜像 以linux x86_x64架构的主机为例,您可以购买相同规格的ECS或