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创建Workflow模型注册节点 功能介绍 通过对ModelArts模型管理的能力进行封装,实现将训练后的结果注册到模型管理中,便于后续服务部署、更新等步骤的执行。主要应用场景如下: 注册ModelArts训练作业中训练完成的模型。 注册自定义镜像中的模型。 属性总览 您可以使用
已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域,获取项目ID和名称、获取账号名和ID和获取用户名和用户ID。 已准备好PyTorch框架的训练代码,例如将启动文件“test-pytorch.py”存放在OBS的“obs://cnnort
流程。 安装AI Gallery SDK。 通过pip在本地或云上开发环境安装AI Gallery SDK(galleryformers)。 pip install galleryformers 建议在虚拟环境(Python 3.8+)中安装AI Gallery SDK,以便管理
Notebook里使用)。 debug 在ECS上调试SWR镜像是否能在ModelArts Notebook中使用 (只支持已安装docker环境的ECS)。 使用ma-cli image get-template命令查询镜像构建模板 ma-cli提供了一些常用的镜像构建模板,模板中包含了在ModelArts
py”中,需要添加一个子类,该子类继承对应模型类型的父类,各模型类型的父类名称和导入语句如表1所示。导入语句所涉及的Python包在ModelArts环境中已配置,用户无需自行安装。 表1 各模型类型的父类名称和导入语句 模型类型 父类 导入语句 TensorFlow TfServingBaseService