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Standard一键完成商超商品识别模型部署。 ModelArts Standard同时提供了自动学习功能,帮助用户零代码构建AI模型,详细介绍请参见使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类。 面向AI工程师,熟悉代码编写和调测,您可以使用ModelArts Stan
Standard功能介绍 Standard自动学习 Standard Workflow Standard数据管理 Standard开发环境 Standard模型训练 Standard模型部署 Standard资源管理 Standard支持的AI框架 父主题: 功能介绍
Standard是面向AI开发者的一站式开发平台,提供了简洁易用的管理控制台,包含自动学习、数据管理、开发环境、模型训练、模型管理、部署上线等端到端的AI开发工具链。 Standard的自动学习可以帮助用户零代码构建AI模型。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模
适用资源池 专属资源池 公共资源池、专属资源池 适用功能模块 Standard自动学习、Workflow、Notebook、模型训练、模型部署 Lite Cluster Lite Server Standard自动学习、Workflow、Notebook、模型训练、模型部署 变更计费模式 不支持
1*Pnt1(16GB)|CPU: 8核 64GB”:GPU单卡规格,16GB显存,适合深度学习场景下的算法训练和调测 Ascend规格 有Snt9(32GB显存)单卡、两卡、八卡等规格。配搭ARM处理器,适合深度学习场景下的模型训练和调测。 “存储配置” 包括“云硬盘EVS”、“弹性文件服务
欠费后,ModelArts的资源是否会被删除? ModelArts Standard数据管理相关计费FAQ ModelArts Standard自动学习所创建项目一直在扣费,如何停止计费? ModelArts Standard训练作业和模型部署如何收费?
计算得出的模型参数/权重更新的次数。在调优过程中,每一个Iterations会消耗32条训练数据。 参见表3 学习率/learning_rate 设置每个迭代步数(iteration)模型参数/权重更新的速率。学习率设置得过高会导致模型难以收敛,过低则会导致模型收敛速度过慢。 参见表3 Checkpoint保存个数
请求超时返回Timeout 问题现象 服务预测请求超时 原因分析 请求超时,大概率是APIG(API网关)拦截问题。需排查APIG(API网关)和模型。 处理方法 优先排查APIG(API网关)是否是通的,可以在本地使用curl命令排查,命令行:curl -kv {预测地址}。如
以直接通过Run in ModelArts,一键打开运行和学习,并且可将样例修改后分享到AI Gallery中直接另存用于个人开发。 同时,您开发的代码,也可通过CodeLab快速分享到AI Gallery中给他人使用学习。 使用限制 CodeLab默认打开,使用的是CPU计算资
者提供免费分享和灵活使用Notebook代码样例的功能。您可以将优秀的Notebook代码样例发布在AI Gallery社区,供其他开发者学习使用;也可以在AI Gallery上查看其他人共享的Notebook案例的详细描述、代码信息等,通过“Run in ModelArts”将
分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” MXNet创建kvstore时程序被阻塞,无报错 日志出现ECC错误,导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败 使用预置算法训练时,训练失败,报“bndbox”错误 训练作业进程异常退出 训练作业进程被kill 父主题: 训练作业
* 计算节点个数 * 购买时长 具体计费请以ModelArts价格计算器中的价格为准。 ModelArts Standard专属资源池、自动学习、Workflow、Notebook、训练作业、在线/批量/边缘服务 ModelArts Lite Cluster资源池 ModelArts弹性集群Server
安全可信,基于安全加固最佳实践,访问策略、用户权限划分、开发软件漏洞扫描、操作系统安全加固等方式,确保镜像使用的安全性。 ModelArts的自定义镜像使用场景 当用户对深度学习引擎、开发库有特殊需求场景的时候,预置镜像已经不能满足用户需求。ModelArts提供自定义镜像功能支持用户自定义运行引擎。 Model
开发环境的Notebook实例 exemlProject 自动学习项目 exemlProjectInf 自动学习项目的在线推理服务 exemlProjectTrain 自动学习项目的训练作业 exemlProjectVersion 自动学习项目的版本 workflow Workflow项目 pool
default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率,并当精度没有明显提升时,训练停止")),
default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率,并当精度没有明显提升时,训练停止")),
default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率,并当精度没有明显提升时,训练停止")),
model_path) 初始化方法,适用于深度学习框架模型。该方法内加载模型及标签等(pytorch和caffe类型模型必须重写,实现模型加载逻辑)。 __init__(self, model_path) 初始化方法,适用于机器学习框架模型。该方法内初始化模型的路径(self.
调试场景。 环境开通指导请参考Notebook环境创建。 ModelArts Lite DevServer 该环境为裸机开发环境,主要面向深度定制化开发场景。 环境开通指导请参考DevServer资源开通;环境配置指导请参考Snt9B裸金属服务器环境配置指南。 本文基于ModelArts
表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。