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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
网络计算而设计的硬件。与GPU相比,NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。 密钥对 弹性裸金属支持SSH密钥对的方式进行登录,用户无需输入密码就可以登录到弹性裸金属服务器,因此可以防止由于密码被拦截、破解造成的账户密码泄露,从而提高弹性裸金属服务器的安全性。 说明:
callbacks suppressed"。 原因分析 根据SFS客户端日志分析出现问题的时间点发现,SFS盘连接的客户端个数较多,在问题的时间点并发读取数据,I/O超高;当前SFS服务端的机制是:当SFS盘的性能到上限时,就会IO排队。IO排队造成处理时间超过 1 分钟时,客户端内核会打
下线公告 【下线公告】华为云ModelArts自动学习下线公告 【下线公告】华为云ModelArts自动学习模块的文本分类功能下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务旧版数据集下线公告 【下线公告】华为云ModelArts服务模型转换下线公告 【下线公告】华为云ModelArts
0框架推理失败: 错误截图: 报错原因: 训练时transformers版本要求为4.45.0,训练完成后保存的tokenizer.json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串,导致推理异常 解决措施,以下两种方法任选其一: 更新transformes和tokenizers版本
器环境配置指南。 本文基于方式二的环境进行操作,请参考方式二中的环境开通和配置指导完成裸机和容器开发初始化配置。注意业务基础镜像选择Ascend+PyTorch镜像。 配置好的容器环境如下图所示: 图1 环境配置完成 父主题: 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
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,建议应在所有图片个数相加超过100张,如果某些图片的标签具有相似性,则
面向AI开发零基础的用户 使用Standard自动学习实现口罩检测 本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者使用ModelArts Standard的自动学习功能完成“物体检测”AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景,无需
llery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录,但不能与输出位置为同一目录。 数据集输出位置:用来存放输出的数据标注的相关信息,或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录,且此目录不能与输入位置一致,也不能为输入位置的子目录。 图1 下载详情
llery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录,但不能与输出位置为同一目录。 数据集输出位置:用来存放输出的数据标注的相关信息,或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录,且此目录不能与输入位置一致,也不能为输入位置的子目录。 图1 下载详情
本文旨在帮助您了解ModelArts的基本使用流程以及相关的常见问题,帮助您快速上手ModelArts服务。 面向不同AI基础的开发者,本文档提供了相应的入门教程,帮助用户更快速地了解ModelArts的功能,您可以根据经验选择相应的教程。 面向AI开发零基础的用户,您可以使用ModelArts在AI
景。 Standard的模型训练功能提供了界面化的训练调试环境和生产环境,用户可以使用自己的数据和算法,利用Standard提供的计算资源开展模型训练。具体请参见使用ModelArts Standard训练模型。 Standard的推理部署功能提供了界面化的推理部署生产环境,AI
成网络的输出结果是否真实。训练中获得的生成器网络可用于生成与输入图片相似的图片,用作新的数据集参与训练。基于Gan网络生成新的数据集不会生成相应的标签。图像生成过程不会改动原始数据,新生成的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。 基于StyleGan2用于在数据集较小的情形下,
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
修改标签:在需要修改的标签的“操作”列,单击“修改”,输入修改后的标签,单击“确定”即可。 删除标签:选择对应的标签,单击操作列的“删除”,在弹出的“删除标签”对话框中单击“确定”即可删除对应的标签。 删除后无法再恢复,请谨慎操作。 继续运行 完成数据的确认之后,返回自动学习的页面,在数据
计费FAQ 如何查看ModelArts中正在收费的作业? 如何查看ModelArts消费详情? 如果不再使用ModelArts,如何停止收费? 为什么项目删除完了,仍然还在计费? 欠费后,ModelArts的资源是否会被删除? ModelArts Standard数据管理相关计费FAQ
以满足不同场景下的用户需求。如您需要快速了解ModelArts服务不同计费模式的具体价格,请参见ModelArts价格详情。 包年/包月:一种预付费模式,即先付费再使用,按照订单的购买周期进行结算。购买周期越长,享受的折扣越大。一般适用于计算资源需求量长期稳定的成熟业务。 按需计
在服务部署页面,选择模型部署使用的资源规格。 模型来源:默认为生成的模型。 选择模型版本:自动匹配当前使用的模型版本,支持选择版本。 资源池:默认公共资源池。 分流:默认为100,输入值必须是0-100之间。 计算节点规格:请根据界面显示的列表,选择可用的规格,置灰的规格表示当前环境无法使用。
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计算资源。如需切换为GPU,请在右侧窗口,更换GPU规格。 在ModelArts控制台的“总览”界面打开CodeLab,使用的是CPU或GPU资源,无法使用Ascend资源。
时后”、“自定义”。如果选择“自定义”的模式,可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包,计算节点规格可选择您的套餐包,同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式,请您务必关注,避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后,单击“继续