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"description" : "AI inference application development, preconfigured ModelBox and AI engine LibTorch, only SSH connection supported.", "dev_services"
- CPU使用率 业务中是否有大量使用CPU的代码,以及日常运行过程中CPU的占用率(占用多少个核心),以及使用CPU计算的业务功能说明和并发机制。 - 是否有Linux内核驱动 是否有业务相关的Linux内核驱动代码。 - 依赖第三方组件列表 当前业务依赖的第三方软件列表(自行编译的第三方软件列表)。
使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 本案例介绍如何将本地开发好的MindSpore模型代码,通过PyCharm ToolKit连接到ModelArts进行云上调试和训练。 开始使用样例前,请仔细阅读准备工作罗列的要求,提前完成准备工作。本案例的步骤如下所示:
-s / --service String 否 注册镜像的服务类型,NOTEBOOK或者MODELBOX,默认是NOTEBOOK。 可以输入多个值,如-s NOTEBOOK -s MODELBOX。 -rs / --resource-category String 否 注册镜像能够使用的资源类型,默认是CPU和GPU。
的各种设备上和各种场景上,并且还为个人开发者、企业和设备生产厂商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 在线服务 在线推理服务,可以实现高并发,低延时,弹性伸缩,并且支持多模型灰度发布、A/B测试。将模型部署为一个Web Service,并且提供在线的测试UI与监控能力。 发布区
GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法? 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试,适用的环境为:Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器, 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件,以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器
自动学习的每个项目对数据有哪些要求? 图像分类对数据集的要求 文件名规范:不能有+、空格、制表符。 保证图片质量:不能有损坏的图片,目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多,尽量均衡。期望获得良好效果
SDXL&SD1.5 ComfyUI基于Lite Cluster适配NPU推理指导(6.3.906) ComfyUI是一款基于节点工作流的Stable Diffusion操作界面。通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点,成功实现了工作流的精确定制和可靠复现
使用自动分组智能标注作业 为了提升智能标注算法精度,可以均衡标注多个类别,有助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法,您可以针对您选中的数据,执行自动分组,提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理,先使用聚类算法对未标注图片进行聚类,再根据聚类
在线服务预测报错ModelArts.4503 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态后,向运行的服务发起推理请求,报错ModelArts.4503。 原因分析及处理方法 服务预测报错ModelArts.4503有多种场景,常见场景如下: 通信出错 请求报错:{"
"description": "AI inference application development, preconfigured ModelBox and AI engine LibTorch, only SSH connection supported.", "dev_services":
型开发使用过程中的技术细节,并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。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。对AI有使用诉求的企业
RPC等多种服务协议,支持TensorFlow、TensorRT、PyTorch、ONNXRuntime等多种推理引擎后端,并且支持多模型并发、动态batch等功能,能够提高GPU的使用率,改善推理服务的性能。 当从第三方推理框架迁移到使用ModelArts推理的AI应用管理和服
修复Standard专属资源池故障节点 Standard专属资源池支持对故障节点进行修复操作,目前提供了替换节点、高可用冗余节点、重置节点和重启节点等方式。华为云技术支持在故障定位和性能诊断时,部分运维操作需要用户授权才可进行,本章节同时也介绍了如何进行授权操作。 故障节点处理方式
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model.output} ) # 定义保存路径 builder = tf.saved_model.builder.SavedModelBuilder('./mnist_keras/') builder.add_meta_graph_and_variables( sess
Lite Cluster资源开通 集群资源开通流程 开通集群资源过程中用户侧需要完成的任务流程如下图所示。 图1 用户侧任务流程 表1 Cluster资源开通流程 任务 说明 Step1 申请开通资源规格 当前部分规格为受限购买,需要提前联系客户经理申请开通资源规格,预计1~3个
查询训练作业列表 功能介绍 根据指定查询条件查询用户创建的训练作业列表。 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 POST /v2/{project_id}/
使用PyCharm ToolKit创建并调试训练作业 由于AI开发者会使用PyCharm工具开发算法或模型,为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境,ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit,协助用户完成SSH远程连接Note
使用AOM看Lite Cluster监控指标 监控已有指标 ModelArts会定期收集资源池中各节点的关键资源(GPU、NPU、CPU、Memory等)的使用情况并上报到AOM,用户可直接在AOM上查看默认配置好的基础指标,详细步骤如下: 登录控制台,搜索AOM,进入“应用运维管理