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工作空间名称。长度限制为4-64字符,支持中文、大小写字母、数字、中划线和下划线。同时'default'为系统预留的默认工作空间名称,用户无法自己创建名为'default'的工作空间。 description 否 String 工作空间描述,默认为空。长度限制为0-256字符。 表4
run(tf.global_variables_initializer()) # 定义预测接口的inputs和outputs # inputs和outputs字典的key值会作为模型输入输出tensor的索引键 # 模型输入输出定义需要和推理自定义脚本相匹配 predict_signature
objects 节点的输入项。 outputs 否 Array of JobOutput objects 节点的输出项。 step_uuid 否 String 节点的UUID,唯一性标识。 properties 否 Map<String,Object> 节点的属性。 events
训练代码迁移 前提条件 要迁移的训练任务代码在GPU上多次训练稳定可收敛。训练业务代码和数据,应该确保在GPU环境中能够运行,并且训练任务有稳定的收敛效果。 本文只针对基于PyTorch的训练代码迁移。这里假设用户使用的是基于PyTorch的训练代码进行迁移。其他的AI引擎如Tensor
String Workflow工作流配置参数的描述。 example 否 Object Workflow工作流配置参数的样例。 delay 否 Boolean 是否为延迟输入的参数,默认为否。 default 否 Object 配置参数的默认值。 value 否 Object 参数值。
objects 节点的输入项。 outputs 否 Array of JobOutput objects 节点的输出项。 step_uuid 否 String 节点的UUID,唯一性标识。 properties 否 Map<String,Object> 节点的属性。 events
OBS目录中的文件创建训练作业。如果选择通过数据集作为训练任务的数据源,则需要指定数据集及特定的版本。因此,用户需要为准备好的数据发布一个版本,具体操作参考发布ModelArts数据集中的数据版本。 为了便于后期的模型构建和开发,对同一数据源来说,将其不同时间对数据的处理和标注按
机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律,并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果,用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景,ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式 M
String 执行的时长。 events Array of strings 执行的事件。 labels Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
如果是“按需计费”的资源池,您可单击操作列的“删除”,即可实现对单个节点的资源释放。 如果想批量删除节点,勾选待删除节点名称前的复选框,然后单击名称上方的“删除”,即可实现对多个节点的资源释放。 如果是“包年/包月”且资源未到期的资源池,您可单击操作列的“退订”,即可实现对单个节点的资源释放。
run(tf.global_variables_initializer()) # 定义预测接口的inputs和outputs # inputs和outputs字典的key值会作为模型输入输出tensor的索引键 # 模型输入输出定义需要和推理自定义脚本相匹配 predict_signature
String 执行的时长。 events Array of strings 执行的事件。 labels Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
支持单节点通过参数配置或者获取训练输出的metric指标信息来决定执行是否跳过,同时可以基于此能力完成对执行流程的控制。 应用场景 主要用于存在多分支选择执行的复杂场景,在每次启动执行后需要根据相关配置信息决定哪些分支需要执行,哪些分支需要跳过,达到分支部分执行的目的,与ConditionStep的使用场景类
是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width:必选字段,图片的宽度。 height:必选字段,图片的高度。 depth:必选字段,图片的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割。 mask_source 否 表示图像分割保存的mask路径。 object
开发环境的应用示例 本节通过调用一系列API,以创建开发环境实例为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建开发环境实例的流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用查询支持的镜像列表接口查看开发环境的镜像类型和版本。