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专属资源池的节点规格后台是对应的ECS资源,但是无法使用账号下购买的ECS,作为ModelArts专属资源池。 父主题: Standard资源池
请参考OBS服务端错误码或者采集request id后向OBS客服进行咨询。 如果是空间不足。 参考 常见的磁盘空间不足的问题和解决办法章节处理。 父主题: 云上迁移适配故障
出现该报错之后,日志不再增加,后台将继续运行。 处理方法 请您在启动文件中减少无用日志输出。 父主题: 硬盘限制故障
数据标注:在ModelArts数据管理中进行手动标注和智能标注时,不收费。 数据处理:在ModelArts数据管理中创建数据清洗、数据校验、数据选择和数据增强的数据处理任务时,不收费。 但是存储到OBS中的数据会收取费用。具体内容如表1所示。
云商店AI专区汇聚优质的人工智能服务提供商,提供丰富的人工智能解决方案、应用、API及算法模型,助力用户快速部署、接入、调用相关应用,方便地购买和使用算法模型。 发布至云商店AI专区的模型为商业售卖资产。买家需购买商品的使用配额进行有偿使用。
由于后台会自动将代码目录下载至容器的“/home/work/user-job-dir/”目录下,因此您可以在启动文件“test.py”中通过如下方式调用“.sh”文件: import os os.system('bash /home/work/user-job-dir/code/test.sh
后台模型模板选择错误。 查看日志定位处理问题,或者联系技术支持。 Failed to read standard config.json in the background. 后台读取标准config.json失败。 查看日志定位处理问题,或者联系技术支持。
synchronize_auto_labeling_data 否 Boolean 团队标注任务是否同步智能标注结果。可选值如下: true:执行完智能标注后,将待确认结果同步至团队成员。 false:不同步智能标注结果(默认值)。
您可以单击智能生成功能自动获取正则表达式。 设置自动化搜索参数 从已设置的“超参”中选择可用于搜索优化的超参。优化的超参仅支持float类型,选中自动化搜索参数后,需设置取值范围。
金融 为金融机构带来更加高效、智能、精准的服务。 矿山 提供端到端AI生产线能力和高性能AI算力,提升大模型推理效率,为矿山行业带来更高效、智能、安全和可持续的生产方案。 铁路 实现列车智能调度、设备故障预测、铁路线路安全监控等功能。
智能标注 除了人工标注外,ModelArts还提供了智能标注功能,快速完成数据标注,为您节省70%以上的标注时间。智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。
增量模型训练 什么是增量训练 增量训练(Incremental Learning)是机器学习领域中的一种训练方法,它允许人工智能(AI)模型在已经学习了一定知识的基础上,增加新的训练数据到当前训练流程中,扩展当前模型的知识和能力,而不需要从头开始。
应用示例 创建图像分类数据集并进行标注任务 创建并完成图像分类的智能标注任务 开发环境的应用示例 以PyTorch框架创建训练作业(新版训练) 创建和修改工作空间 管理ModelArts服务的委托授权
在资源占用情况窗口打开时,会定期向后台获取最新的资源使用率数据并刷新。 操作一:如果训练作业使用多个计算节点,可以通过实例名称的下拉框切换节点。
标注作业创建完成后,系统自动跳转至数据标注管理页面,针对创建好的标注作业,您可以执行智能标注、发布、修改和删除等操作。
系统后台会自动上传训练输出至指定的训练输出路径,请保证您设置的桶路径有写入权限和读取权限。
查看Notebook实例事件 在Notebook的整个生命周期,包括实例的创建、启动、停止、规格变更等关键操作以及实例的运行状态等在后台都有记录,用户可以在Notebook实例详情页中查看具体的事件,通过实例的事件,从而看到实例的运行或者异常等状态详情。
由于用户本地开发的代码需要上传至ModelArts后台,训练代码中涉及到依赖文件的路径时,用户设置有误的场景较多。因此推荐通用的解决方案:使用os接口得到依赖文件的绝对路径,避免报错。 以下示例展示如何通过os接口获得其他文件夹下的依赖文件路径。
您可以通过手工标注或智能一键标注的方式添加标签,快速完成对图片的标注操作,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分类场景,开始标注前,您需要了解: 图片标注支持多标签,即一张图片可添加多个标签。
模型发布失败 模型发布任务提交失败和模型发布失败问题,一般是因为后台服务故障导致的,建议稍等片刻,然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决,请获取如下信息,并联系华为云技术支持协助解决故障。 获取模型ID。