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设置后,在算法使用于训练作业时,控制台会过滤可用的公共资源池。
模型训练简介 模型训练服务支持所有主流算法框架,如:Tensorflow, MXNet ,Caffe, Spark_MLlib,Scikit_Learn,XGBoost,PyTorch、Ascend-Powered-Engine等。
用户可以单击“了解计费详情”,详细了解模型训练服务提供的资源、规格和相应的价格信息。同时,用户在使用具体资源时,模型训练服务会在界面给出醒目的计费提示。 单击“立即使用”,服务订购完成。 父主题: 使用模型训练服务快速训练算法模型
使用订阅算法训练结束后没有显示模型评估结果 问题现象 AI Gallery中的YOLOv5算法,训练结束后没有显示模型评估结果。 原因分析 未标注的图片过多,导致没有模型评估结果。 处理方法 对所有训练数据进行标注。 父主题: 预置算法运行故障
设置后,在算法使用于训练作业时,控制台会过滤可用的公共资源池。
create_time Long 训练作业的创建时间,时间戳格式。 duration Long 训练作业的运行时长,单位为毫秒。 job_desc String 训练作业的具体描述。 version_count Long 训练作业的版本数。
依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”,进入模型训练服务介绍页面。 单击“进入服务”,进入模型训练服务页面。 父主题: 使用模型训练服务快速训练算法模型
操作流程 模型训练服务操作流程如操作流程图所示。 图1 操作流程图 父主题: 使用模型训练服务快速训练算法模型
training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 task_id 是 String 训练作业的任务名称。可从训练作业详情中的status.tasks字段中获取。
AI引擎:AI算法运行平台,从下拉框中选择“TF-1.8.0-python3.6”。 规格:资源配置信息,从下拉框中选择“2核|8G”。 单击“创建”,进入特征工程任务详情界面。 当任务的“任务状态”列为“FINISHED”时,说明故障硬盘训练集的特征处理操作完成。
图1 模型管理 父主题: 使用模型训练服务快速训练算法模型
模型训练服务首页简介 模型训练服务首页展示了用户自己创建的项目和用户所属租户下面其他用户创建的公开项目,提供如下功能: 创建项目 使用模板快速创建项目,模板中已经预制数据集、特征处理算法、模型训练算法和模型验证算法。 查看和编辑项目信息 模型训练服务首页界面如下图所示。
用户可以根据实际情况定义此算法的训练约束。 资源类型:选择适用的资源类型,支持多选。 多卡训练:选择是否支持多卡训练。 分布式训练:选择是否支持分布式训练。 当创建算法的参数配置完成后,单击“提交”,返回算法管理列表。
故障硬盘测试数据 父主题: 使用模型训练服务快速训练算法模型
模型训练新建模型训练工程的时候,选择通用算法有什么作用? 通用算法目前包括:分类算法、拟合算法、聚类算法、其他类型。用户选择不同的通用算法类型,并勾选“创建入门模型训练代码”,便可以自动生成对应类型的代码模版。 父主题: 模型训练
使用模型训练服务快速训练算法模型 本文档以硬盘故障检测的模型训练为例,介绍模型训练服务使用的全流程,包括数据集、特征工程、模型训练、模型管理和模型验证,使开发者快速熟悉模型训练服务。
在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据? ModelArts支持用户上传自定义算法创建训练作业。上传自定义算法前,请完成创建算法并上传至OBS桶。创建算法请参考开发用于预置框架训练的代码。创建训练作业请参考创建训练作业指导。
如果报错路径为训练数据路径,需要在以下两个地方完成适配,具体适配方法请参考自定义算法适配章节的输入输出配置部分: 在创建算法时,您需要在输入路径配置中设置代码路径参数,默认为“data_url”。 您需要在训练代码中添加超参,默认为“data_url”。
创建训练作业 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 ModelArts SDK不支持通过在AI Gallery中订阅的算法创建训练作业。
如果用户当前不在模型训练服务首页,想要回到首页,请单击界面左上角的“模型训练”,从下拉框中选择“模型训练”。 父主题: 使用模型训练服务快速训练算法模型