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依赖的so的内容。所以ModelArts不支持从对象存储服务(OBS)导入CV2模型包。 处理方法 需要您把CV2包制作为自定义镜像,上传至容器镜像服务(SWR),选择从容器镜像中导入元模型,部署在线服务。如何制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。 父主题: 服务部署
ch_num, dataset, callbacks=[ckpoint_cb, loss_cb]),mindspore1.3及以后版本支持从断点恢复训练。 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型
准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练。 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch
历史文档待下线 ModelArts与其他服务的关系 如何上传数据至OBS?
FAQ 使用ModelArts时提示“权限不足”,如何解决? 父主题: Standard权限管理
JupyterLab插件故障 git插件密码失效如何解决? 父主题: 开发环境(新版Notebook)
查询数据集导入任务的详情 功能介绍 查询数据集导入任务的详情。 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
Lite Cluster Cluster资源池如何进行NCCl Test?
展示当前服务的“资源统计信息”和“模型调用次数统计”。 “资源统计信息”:包括CPU、内存、GPU、NPU的可用和已用信息。 “模型调用次数统计”:当前模型的调用次数,从模型状态为“已就绪”后开始统计。(websocket服务不显示) 事件 展示当前服务使用过程中的关键操作,比如服务部署进度、部署异常的详细原因、服务被启动、停止、更新的时间点等。
面向AI开发零基础的用户,您可以使用ModelArts在AI Gallery中预置的模型、算法、数据、Notebook等资产,零代码完成AI建模和应用。 如果您想了解如何使用ModelArts Standard一键部署现有的模型,并在线使用模型进行预测,您可以参考使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。
入门案例:快速创建一个物体检测的数据集 本节以准备训练物体检测模型的数据为例,介绍如何针对样例数据,进行数据分析、数据标注等操作,完成数据准备工作。在实际业务开发过程中,可以根据业务需求选择数据管理的一种或多种功能完成数据准备。此次操作分为以下流程: 准备工作 创建数据集 数据分析
服务启动失败,提示拉取镜像失败,请参考服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败如何处理? 资源不足,服务调度失败 服务启动失败,提示资源不足,服务调度失败,请参考服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理? 内存不足 服务启动失败,提示内存不足,请参考内存不足如何处理? 父主题: 服务部署
GPU训练迁移至PyTorch NPU训练 训练迁移 Transfer2NPU 代码自动迁移工具,通过简单import命令可将PyTorch训练脚本从GPU平台迁移至NPU平台运行。 包含在torch_npu包中。 自动迁移工具使用指导 训练业务代码适配昇腾PyTorch代码适配 PyTorch
常见问题 MindSpore Lite问题定位指南 模型转换报错如何查看日志和定位? 日志提示Compile graph failed 日志提示Custom op has no reg_op_name attr 父主题: GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导
7.6(PyTorch自带,无需关心) pytorch version : 1.X.X-cu102 CUDA Compatibility如何使用? 当CUDA 10.2与低版本GPU驱动(440.33以下)配合使用时,可能会出现兼容问题,此时需要使用CUDA Compatibi
查询数据集导入任务列表 功能介绍 分页查询数据集导入任务列表。 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
其他故障 Notebook中无法打开“checkpoints”文件夹 创建新版Notebook无法使用已购买的专属资源池,如何解决? 在Notebook中使用tensorboard命令打开日志文件报错Permission denied 父主题: 开发环境
资源池 创建资源池失败 Standard资源池节点故障定位 资源池推理服务一直初始化中如何解决 专属资源池关联SFS Turbo显示异常
标注物体检测数据 物体检测之前,首先需考虑如何设计标签,标签设计需要对应所检测图片的明显特征,并且选择的标签比较容易识别(画面主体物与背景区分度较高),每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后,基于设计好的标签准备该图片的数据,每种需识别出的标签,建议应
使用窍门 创建项目时,如何快速创建OBS桶及文件夹? 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发