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wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
NoDiscount instance_num Integer 当前用户创建的该规格实例的数量。 duration Integer 启动后设置的自动停止时间,单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态,在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”
NoDiscount instance_num Integer 当前用户创建的该规格实例的数量。 duration Integer 启动后设置的自动停止时间,单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态,在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”
模型运行时环境,系统默认使用python2.7。runtime可选值与model_type相关,当model_type设置为Image时,不需要设置runtime,当model_type设置为其他常用框架时,请选择您使用的引擎所对应的运行时环境。目前支持的运行时环境列表请参见推理支持的AI引擎。
文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"]
Lite进行推理时一般需要先设置目标设备的上下文信息,然后构建推理模型,获取输入数据,模型预测并得到最终的结果。一个基础的推理框架写法如下所示: # base_mslite_demo.py import mindspore_lite as mslite # 设置目标设备上下文为Ascend,指定device_id为0。
设置场景类别和数据处理类型 设置输入与输出。需根据实际数据情况选择“数据集”或“OBS目录”。设置为“数据集”时,需填写“数据集名称”和“数据集版本”;设置为“OBS目录”时,需填写正确的OBS路径。 图2 输入输出设置-数据集 图3 输入输出设置-OBS目录 确认参数填写无误后,单击“创建”,完成数据处理任务的创建。
"Action": [ "vpc:*:*", "ecs:*:get*", "ecs:*:list*" ], "Effect": "Allow"
表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain,返回临时预览链接。设置为application/octet-stream,返回临时下载链接。 响应参数 状态码: 200 表3 响应Body参数
/ma-user/work”的子目录,否则可能因权限等问题导致挂载失败或读写异常。 access_modes 否 String 挂载文件的访问权限,支持读写和只读两种方式,仅type为“obsfs”类型,该字段有效。可选值: ReadOnlyMany:只读方式 ReadWriteMany:读写方式(默认值)
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
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属资源池不与其他用户共享资源,更加高效。针对企业多用户场景,推荐使用专属资源池开展AI模型训练。 本文提供了端到端案例指导,帮助您快速了解如何在ModelArts Standard上选择合适的训练方案并进行模型训练。 针对不同的数据量和算法情况,推荐以下训练方案: 单机单卡:小数
Turbo的连接状态信息。可选值如下: Active:SFS连通状态正常 Abnormal:SFS连通状态异常 ipAddr String SFS Turbo的访问地址。 状态码: 404 表13 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg