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ma-cli configure鉴权命令 鉴权信息说明 在虚拟机及个人PC场景,需要配置鉴权信息,目前支持用户名密码鉴权(默认)和AK/SK鉴权; 在使用账号认证时,需要指定username和password;在使用IAM用户认证时,需要指定account、username和password;
(可选)本地服务器安装ModelArts SDK 如果需要在个人PC或虚拟机上使用ModelArts SDK,则需要在本地环境中安装ModelArts SDK,安装后可直接调用ModelArts SDK轻松管理数据集、创建ModelArts训练作业及创建AI应用,并将其部署为在线服务。
什么是ModelArts ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署AI应用,管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节,包括数据处理、算法开发、模
计费说明 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署AI应用,管理全周期AI工作流。 ModelArts服务的计费方式简单、灵活,您既可以选择按实际使用
什么是ModelArts ModelArts是华为云提供的一站式AI开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节,包括数据处理、算法开
创建处理任务 功能介绍 创建处理任务,支持创建“特征分析”任务和“数据处理”两大类任务。可通过指定请求体中的复合参数“template”的“id”字段来创建某类任务。 “特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征,如模糊度、亮度进行分析,并绘制可视化曲线,帮助处理数据集。 “
创建Standard专属资源池 本章节主要介绍创建Standard专属资源池的详细操作。 前提条件 已经创建虚拟私有云。 已经创建子网。 步骤一:创建网络 ModelArts网络是承载ModelArts资源池节点的网络连接,基于华为云的VPC进行封装,对用户仅提供网络名称以及CI
从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Pytorch+Ascend) 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,训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 准备工作 准备一套可以连接外部网络,装有Linux系统并安装18
查询处理任务列表 功能介绍 查询处理任务列表,包括“特征分析”任务和“数据处理”两大类任务。可通过指定“task_type”参数来单独查询某类任务的列表。 “特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征,如模糊度、亮度进行分析,并绘制可视化曲线,帮助处理数据集。 “数据处理”是
分析ModelArts数据集中的数据特征 基于图片或目标框对图片的各项特征,如模糊度、亮度进行分析,并绘制可视化曲线,帮助处理数据集。 您还可以选择数据集的多个版本,查看其可视化曲线,进行对比分析。 背景信息 只有“图片”的数据集,且版本标注类型为“物体检测”和“图像分类”的数据集版本支持数据特征分析。
表格类型的数据集如何标注 表格类型的数据集适合表格等结构化数据处理。数据格式支持csv。不支持标注,支持对部分表格数据进行预览,但是最多支持100条数据预览。 父主题: Standard数据管理
查看Lite Server服务器详情 在您创建了Lite Server服务器后,可以通过管理控制台查看和管理您的Lite Server服务器。本节介绍如何查看Lite Server服务器的详细信息,包括名称/ID、规格、镜像等信息。 在弹性节点Server的节点列表页中,可以查看
Lite Server使用流程 ModelArts Lite Server提供多样化的xPU裸金属服务器,赋予用户以root账号自主安装和部署AI框架、应用程序等第三方软件的能力,为用户打造专属的云上物理服务器环境。用户只需轻松选择服务器的规格、镜像、网络配置及密钥等基本信息,即
迁移环境准备 迁移环境准备有以下两种方式: 表1 方式说明 序号 名称 说明 方式一 ModelArts Notebook 该环境为在线调试环境,主要面向演示、体验和快速原型调试场景。 优点:可快速、低成本地搭建环境,使用标准化容器镜像,官方Notebook示例可直接运行。 缺点
(可选)Session鉴权 Session鉴权概述 Session模块的主要作用是实现与公有云资源的鉴权,并初始化ModelArts SDK Client、OBS Client。当成功建立Session后,您可以直接调用ModelArts的SDK接口。 ModelArts开发环境
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具,通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口,执行训练的同时采集性能数据,完成训练后直接输出可视化的性能数据文件,提升了性能分析效率。
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具,通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口,执行训练的同时采集性能数据,完成训练后直接输出可视化的性能数据文件,提升了性能分析效率。
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具,通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口,执行训练的同时采集性能数据,完成训练后直接输出可视化的性能数据文件,提升了性能分析效率。
如何在训练中加载部分训练好的参数? 在训练作业时,需要从预训练的模型中加载部分参数,初始化当前模型。请您通过如下方式加载: 通过如下代码,您可以查看所有的参数。 from moxing.tensorflow.utils.hyper_param_flags import mox_flags
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具,通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口,执行训练的同时采集性能数据,完成训练后直接输出可视化的性能数据文件,提升了性能分析效率。