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配置仪表盘查看指标数据 Grafana中可以自定义配置各种视图的仪表盘,ModelArts也提供了针对集群的配置模板。本章节通过使用ModelArts提供的模板查看指标和创建Dashboards查看指标的方式,说明如何进行仪表盘配置。Grafana的更多使用请参考Grafana官方文档
枚举值如下: dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions Array of Constraint objects 数据约束条件。
in data.items(): infer_output["mnist_result"] = result[0].index(max(result[0])) return infer_output 请求 curl -X POST \ 在线服务地址
SD WebUI推理性能测试 以下性能测试数据仅供参考。 开启Flash Attention 生成1280x1280图片,使用Ascend: 1* ascend-snt9b(64GB),约耗时7.5秒。 图1 生成图片耗时(1) 生成1280x1280图片,使用Ascend: 1*
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,建议应在所有图片个数相加超过
标注数据如何导出 只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。
枚举值如下: dataset:数据集 obs:OBS swr:SWR model_list:AI应用列表 label_task:标注任务 service:在线服务 conditions Array of Constraint objects 数据约束条件。
由于在线运行需消耗资源,确保账户未欠费。 背景信息 边缘服务目前还处于限时免费阶段,运行中的边缘服务,并不会产生费用。 用户最多可创建1000个边缘服务。 部署边缘服务 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“模型部署>边缘服务”,默认进入“边缘服务”列表。
以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
确认智能标注作业的数据难例 在数据量很大的标注任务中,标注初期由于已标注图片不足,智能标注的结果无法直接用于训练。如果对所有的未标注数据一一进行调整确认仍然需要较大的人力和时间成本。为了更快地完成标注任务,在对未标注数据进行智能标注的任务中,ModelArts嵌入了自动难例发现功能
创建ModelArts数据集 在ModelArts进行数据准备,首先需要先创建一个数据集,后续的操作如数据导入、数据分析、数据标注等,都是基于数据集来进行的。 数据集的类型 当前ModelArts支持如下格式的数据集。 图片:对图像类数据进行处理,支持 .jpg、.png、.jpeg
如何在容器中安装依赖包 在pycharm项目中打开Terminal窗口,在项目根目录执行以下命令安装依赖包。 pip install -r requirements.txt 安装成功后的示意图如图1所示。 图1 依赖包安装成功 父主题: 常见问题
数据集版本不合格 出现此问题时,表示数据集版本发布成功,但是不满足自动学习训练作业要求,因此出现数据集版本不合格的错误提示。 标注信息不满足训练要求 针对不同类型的自动学习项目,训练作业对数据集的要求如下。 图像分类:用于训练的图片,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的图片数不少于
自动学习中偏好设置的各参数训练速度大概是多少 偏好设置中: performance_first:性能优先,训练时间较短,模型较小。对于TXT、图片类训练速度为10毫秒。 balance:平衡 。对于TXT、图片类训练速度为14毫秒 。 accuracy_first:精度优先,训练时间较长
同时支持用户上传自己的预训练模型到在线模型资产仓库中,并发布上架给其他用户使用。AI Gallery在原有Transformers库的基础上,融入了对于昇腾硬件的适配与支持。
创建处理任务 功能介绍 创建处理任务,支持创建“特征分析”任务和“数据处理”两大类任务。可通过指定请求体中的复合参数“template”的“id”字段来创建某类任务。 “特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征,如模糊度、亮度进行分析,并绘制可视化曲线,帮助处理数据集。 “数据处理
以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
Notebook实例出现“Server Connection Error”错误 在Terminal中执行命令时,出现错误如图1 报错信息截图所示,此问题可能由于CPU/GPU或显存等占满,可在JupyterLab界面下方查看内存使用情况,如图2所示。 此时Kernel会自动重启,存储在
查询处理任务列表 功能介绍 查询处理任务列表,包括“特征分析”任务和“数据处理”两大类任务。可通过指定“task_type”参数来单独查询某类任务的列表。 “特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征,如模糊度、亮度进行分析,并绘制可视化曲线,帮助处理数据集。 “数据处理”是指从大量的
物体检测标注时,支持叠加框吗? 支持。 “物体检测”类型的数据集,在标注时,可在一张图片中添加多个标注框以及标签。需注意的是,标注框不能超过图片边缘。 父主题: Standard数据管理