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否 String 内置属性:标签展示的颜色,为色彩的16进制代码,默认为空。例如:“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape 否 String 内置属性:物体检测标签的默认形状(物体检测标签专用属性),默认为空。可选值如下: bndbox:矩形。 polygon:多边形。
本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 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。 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-6.3.909-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
来源训练作业的版本,模型是从训练作业产生的可填写,用于溯源;如模型是从第三方元模型导入,则为空,默认值为空。 source_type 否 String 模型来源的类型,当前仅可取值auto,用于区分通过自动学习部署过来的模型(不提供模型下载功能);用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。
勾选“SSH keepalive” 如果使用的是专业版的MobaXterm工具,请执行步骤3。 如果使用的是专业版的MobaXterm工具,请参考图3 设置“Stop server after”,此参数默认值为360s,将其设置为3600s或更大值。 图3 设置“Stop server
S/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量
strings 允许通过SSH协议访问Notebook的公网IP地址白名单列表,默认都可以访问。当配置指定IP后,则仅允许IP所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
ux中的远程目录。 提供海量、安全、高可靠、低成本的数据存储能力,可供用户存储任意类型和大小的数据。 可以为云服务器提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务,可满足不同场景的业务需求。云硬盘就类似PC中的硬盘。 存储数据的逻辑 存放的是文件,会以文件和文件夹的层次结构来整理和呈现数据。
6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
properties 标注任务的属性,可扩展字段,可以记录自定义信息。 否 dict auto_sync_dataset 标注任务的标注结果是否自动同步至数据集。可选值如下: true:标注任务的标注结果自动同步至数据集(默认值) false:标注任务的标注结果不自动同步至数据集 否
key,属于AKSK鉴权的一部分。 -sk / --secret-key String 否 secret key,属于AKSK鉴权的一部分。 -r / --region String 否 region名称,如果不填会默认使用REGION_NAME环境变量的值。 -pi / --project-id
APPcode认证是一种简易的API调用认证方式,通过在HTTP请求头中添加参数X-Apig-AppCode来实现身份认证,无需复杂的签名过程,适合于客户端环境安全可控的场景,如内网系统之间的API调用。在ModelArts中,支持在部署在线服务时开启AppCode认证(部署模型为在线服务中的“支持A
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 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
数据标注:对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布:将已完成确认的数据进行版本发布。 数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 声音分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
数据标注:对您的数据标注情况进行确认。 数据集版本发布:将已完成标注的数据进行版本发布。 数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 图像分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。
数据标注:对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布:将已完成标注的数据进行版本发布。 数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 物体检测:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。
数据标注:对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布:将已完成确认的数据进行版本发布。 数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 文本分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。
error_code String 操作失败的错误码。 error_msg String 操作失败的错误信息。 results Array of BatchResponse objects 批量删除标注团队成员的结果。 success Boolean 操作是否执行成功。可选值如下: true:执行成功