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部署服务如何选择计算节点规格? 部署服务时,用户需要指定节点规格进行服务部署,界面目前显示的节点规格是ModelArts根据用户的AI应用和资源池的节点规格计算得到,用户可以选择ModelArts提供的规格,也可以使用自定义规格(公共资源池不支持)。 计算节点规格主要是根据用户A
如何通过ssh登录专属资源池节点? ModelArts专属资源池不支持ssh登录节点。 父主题: Standard资源池
在线服务预测时,如何提高预测速度? 部署在线服务时,您可以选择性能更好的“计算节点规格”提高预测速度。例如使用GPU资源代替CPU资源。 部署在线服务时,您可以增加“计算节点个数”。 如果节点个数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果节点个数设置大于1,表示后台的计算模式为分布式的。您可以根据实际需求进行选择。
配置多分支节点数据 功能介绍 仅用于存在多分支执行的场景,在编写构建工作流节点时,节点的数据输入来源暂不确定,可能是多个依赖节点中任意一个节点的输出。只有当依赖节点全部执行完成后,才会根据实际执行情况自动获取有效输出作为输入。 使用案例 from modelarts import
同步推理服务部署相关信息配置操作 在开发态中(一般指Notebook),节点启动运行后,用户根据日志打印的输入格式进行配置,如下所示: 在ModelArts管理控制台,左侧菜单栏选择“Workflow”进入Workflow页面。 在服务部署节点启动之后会等待用户设置相关配置信息,配置完成后直接单击“继续运行”即可。
ionStep的使用场景类似,但功能更加强大。当前该能力适用于数据集创建节点、数据集标注节点、数据集导入节点、数据集版本发布节点、作业类型节点、模型注册节点以及服务部署节点。 控制单节点的执行 通过参数配置实现 from modelarts import workflow as wf
推理代码及模型需安装的包,默认为空。从配置文件读取。 否 str model_metrics 模型精度信息,从配置文件读取。 否 str apis 模型所有的apis入参出参信息(选填),从配置文件中解析出来。 否 str initial_config 模型配置相关数据。 否 dict
创建Workflow数据集节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装,实现新版数据集的创建功能。主要用于通过创建数据集对已有数据(已标注/未标注)进行统一管理的场景,后续常接数据集导入节点或者数据集标注节点。 属性总览 您可以使用CreateDatasetStep
demo workflow", steps=[dataset_import] ) 场景三:基于数据集创建节点构建数据集导入节点。数据集创建节点的输出作为数据集导入节点的输入。 from modelarts import workflow as wf # 通过DatasetIm
IEF节点边缘服务部署失败 问题现象 部署边缘服务时,出现“异常”状态。 原因分析1 部署边缘服务时,使用到IEF纳管的边缘节点,就需要用户给ModelArts的委托赋予Tenant Administrator权限,否则将无法成功部署边缘服务。具体可参见IEF的权限说明。 处理方法1
批量删除节点 功能介绍 批量删除指定资源池中的节点,资源池中至少保留一个节点。 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_i
批量重启节点 功能介绍 批量重启指定资源池中的节点 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}/pools/{pool
多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着,ModelArts是怎么判定训练任务结束?如何知道是哪个节点是worker呢? TensorFlow框架分布式训练的情况下,会启动ps与worker任务组,worker任务组为关键任务组,会以worker任务组的进程退出码,判断训练作业是否结束。
什么是边缘节点? 边缘节点是您自己的边缘计算设备,用于运行边缘应用,处理您的数据,并安全、便捷地和云端应用进行协同。 父主题: 边缘服务
创建Workflow节点 创建Workflow数据集节点 创建Workflow数据集标注节点 创建Workflow数据集导入节点 创建Workflow数据集版本发布节点 创建Workflow训练作业节点 创建Workflow模型注册节点 创建Workflow服务部署节点 父主题: 开发Workflow命令参考
以减少配置操作,方便您在开发态进行调试。但是对于发布到运行态或者gallery的工作流,更推荐的方式是采用数据占位符的方式进行编写,您可以在工作流启动之前对参数进行配置,自由度更高。 基于数据集版本发布节点构建作业类型节点 使用场景:数据集版本发布节点的输出作为作业类型节点的输入。
结合as_input的能力提供给后续节点使用。 当模型训练需要更新数据时,可以使用数据集导入节点先导入新的数据,然后再通过该节点发布新的版本供后续节点使用。 属性总览 您可以使用ReleaseDatasetStep来构建数据集版本发布节点,ReleaseDatasetStep结构如下:
description 数据集标注节点的描述信息 否 str policy 节点执行的policy 否 StepPolicy depend_steps 依赖的节点列表 否 Step或者Step的列表 表2 LabelingInput 属性 描述 是否必填 数据类型 name 数据集标注节点的输入名称,
终端节点 终端节点(Endpoint)即调用API的请求地址,不同服务不同区域的终端节点不同,您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 父主题: 使用前必读
1个节点的专属资源池,能否部署多个服务? 支持。 在部署服务时,选择专属资源池,在选择“计算节点规格”时选择“自定义规格”,设置小一些或者选择小规格的服务节点规格,当资源池节点可以容纳多个服务节点规格时,就可以部署多个服务。如果使用此方式进行部署推理,选择的规格务必满足模型的要求