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e/ma-user/modelarts/user-job-dir”。 工作目录 训练时,系统会自动cd到此目录下执行启动文件。 父主题: 制作自定义镜像用于训练模型
VS Code一键连接Notebook 视频介绍 前提条件 已经创建Notebook实例 ,实例已经开启SSH连接,实例状态为运行中。 请参考创建Notebook实例。 实例的密钥文件已经下载至本地的如下目录或其子目录中: Windows:C:\Users\{{user}} Mac/Linux:
制作自定义镜像用于ModelArts Standard 自定义镜像使用场景 ModelArts支持的预置镜像列表 制作自定义镜像用于创建Notebook 制作自定义镜像用于训练模型 制作自定义镜像用于推理
从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以针对该引擎构建自定义镜像,并将镜像导入ModelArts,创建为AI应用。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成AI应用的创建,并部署成在线服务。 操作流程如下: 本地构建镜像:在本地制作自定义镜
列表章节。 制作自定义镜像用于创建Notebook 当Notebook预置镜像不能满足需求时,用户可以制作自定义镜像。在镜像中自行安装与配置环境依赖软件及信息,并制作为自定义镜像,用于创建新的Notebook实例。同时也支持用户在Notebook中,基于已有镜像制作新的自定义镜像。
ModelArts预置镜像更新说明 ModelArts统一镜像列表 Notebook专属预置镜像列表 训练专属预置镜像列表 推理专属预置镜像列表 父主题: 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU) 本章节介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI,训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
ModelArts统一镜像列表 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像,包括MindSpore、PyTorch。适用于开发环境,模型训练,服务部署,请参考统一镜像列表。 表1 MindSpore 预置镜像 适配芯片 适用范围 mindspore_2
示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(Pytorch+CPU/GPU) 本章节介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch,训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
ore等常用深度学习任务的基础镜像,镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时,您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表 ModelArts中预置的训练基础镜像如下表所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型
用户使用ma-cli制作自定义镜像失败,报错文件不存在(not found) 问题现象 用户使用ma-cli制作自定义镜像失败,报错文件目录不存在。 图1 报错xxx not found 原因分析 复制的文件需要放在Dockerfile同级文件夹或者子目录中,不能放在Dockerfile上层目录。
调用API提交训练作业后,能否绘制作业的资源占用率曲线? 调用API提交训练作业后,您可登录ModelArts控制台,在“模型训练 > 训练作业”中,单击“名称/ID”进入“训练作业详情”页面的“资源占用情况”模块,查看作业的资源占用率曲线。 父主题: API/SDK
推理专属预置镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像,用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像,用于部署推理服务。 X86架构(CPU/GPU)的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10
Notebook专属预置镜像列表 ModelArts开发环境提供Docker容器镜像,可作为预构建容器运行。预置镜像里面包含PyTorch,Tensorflow,MindSpore等常用AI引擎框架,镜像命名以AI引擎为主,并且每个镜像里面都预置了很多常用包,用户可以直接使用而无需重新安装。
ModelArts预置镜像更新说明 本章节提供了ModelArts预置镜像的变更说明 ,比如依赖包的变化,方便用户感知镜像能力的差异,减少镜像使用问题。 统一镜像更新说明 表1 统一镜像更新说明 镜像名称 更新时间 更新说明 mindspore_2.3.0-cann_8.0.rc1-py_3
ts的基础镜像构建自定义镜像,具体请参见使用ModelArts的基础镜像构建新的训练镜像。 如镜像来源于第三方,设法找到自定义镜像的制作者咨询,制作者一般对镜像如何使用更加了解。 确定自定义镜像大小 自定义镜像的大小推荐15GB以内,最大不要超过资源池的容器引擎空间大小的一半。镜像过大会直接影响训练作业的启动时间。
不支持从对象存储服务(OBS)导入CV2模型包。 处理方法 需要您把CV2包制作为自定义镜像,上传至容器镜像服务(SWR),选择从容器镜像中导入元模型,部署在线服务。如何制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。 父主题: 服务部署
ModelArts推理平台不支持的AI引擎,推荐使用自定义镜像方式。 请参考创建模型的自定义镜像规范和从0-1制作自定义镜像并创建模型,制作自定义镜像。 推荐在开发环境Notebook中调试模型包,制作自定义镜像。请参考在开发环境中构建并调试推理镜像和无需构建直接在开发环境中调试并保存镜像用于推理。
于单模型场景。如果有多模型复合场景,推荐使用自定义镜像方式,通过从容器镜像(SWR)中选择元模型的方式创建AI应用部署服务。制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。 父主题: 导入模型
Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(Pytorch+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU) 使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 专属资源池训练