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在ModelArts中如何将标注结果下载至本地? ModelArts数据集中的标注信息和数据在发布后,将以manifest格式存储在“数据集输出位置”对应的OBS路径下。 路径获取方式: 在ModelArts管理控制台,进入“数据管理>数据集”。 选择需查看数据集,单击名称左侧小
在ModelArts的Notebook中如何查看GPU使用情况? 创建Notebook时,当您选择的类型为GPU时,查看GPU使用情况具体操作如下: 登录ModelArts管理控制台,选择“开发空间>Notebook”。 在Notebook列表中,单击目标Notebook“操作”
Cluster资源池如何进行NCCl Test? ModelArts提供AI诊断功能,用户可以通过NCCl Test,测试节点GPU状态,并且测试多个节点间的通信速度。 操作步骤 单击资源池名称,进入资源池详情。 单击左侧“AI组件管理 > AI诊断”。 单击“诊断”,选择“日志上传路径”和NCCL
如何将两个ModelArts数据集合并? 目前不支持直接合并。 但是可以参考如下操作方式,将两个数据集的数据合并在一个数据集中。 例如需将数据集A和数据集B进行合并。 分别将数据集A和数据集B进行发布。 发布后可获得数据集A和数据集B的Manifest文件。可通过数据集的“数据集输出位置”获得此文件。
在ModelArts自动学习中,如何进行增量训练? 在自动学习项目中,每训练一次,将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时(如对训练精度不满意),您可以适当增加高质量的数据,或者增减标签,然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。
在ModelArts上如何提升训练效率并减少与OBS的交互? 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时,训练数据通常存储在对象存储服务(OBS)中,且训练数据较大时(如200GB以上),每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。 希望提升训练效率,同时减
在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据? ModelArts支持用户上传自定义算法创建训练作业。上传自定义算法前,请完成创建算法并上传至OBS桶。创建算法请参考开发用于预置框架训练的代码。创建训练作业请参考创建训练作业指导。 解析输入路径参数、输出路径参数 运行在Mo
子用户在创建ModelArts的专属资源池过程中,如果需要开启自定义网络配置,需要配置VPC权限。 DEW密钥管理服务 当子用户使用ModelArts Notebook的SSH远程功能时,需要配置子用户密钥管理服务的使用权限。 OBS对象存储服务 具有对象存储服务(OBS)查看桶列表、获取桶元数据、列举桶内对象、查询
在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件? 问题描述 在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件? 处理方法 在ipynb文件中,执行%load XXX.py命令,即可将py文件内容加载到ipynb中。
在ModelArts的Notebook中使用MoXing时,如何进行增量训练? 在使用MoXing构建模型时,如果您对前一次训练结果不满意,可以在更改部分数据和标注信息后,进行增量训练。 “mox.run”添加增量训练参数 在完成标注数据或数据集的修改后,您可以在“mox.run
如何在ModelArts训练作业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
创建ECS。 参考ECS文档购买弹性云服务器。网络配置、高级配置等后续步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,并在控制台发送后续步骤中的远程命令。 注意:创建的ECS虚拟机使用ARM镜像创建。 图1 购买ECS 安装Docker。 检查docker是否安装。 docker
如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小? 减小目的镜像大小的最直接的办法就是选择尽可能小且符合自己诉求的镜像,比如您需要制作一个PyTorch2.1+Cuda12.2的镜像,官方如果没有提供对应的PyTorch或者Cuda版本的镜像,优选一个没有PyTorch环境或没有安装
训练作业失败,如何使用开发环境调试训练代码? 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VsCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。
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
在ModelArts上如何获得RANK_TABLE_FILE用于分布式训练? ModelArts会帮用户生成RANK_TABLE_FILE文件,可通过环境变量查看文件位置。 在Notebook中打开terminal,可以运行如下命令查看RANK_TABLE_FILE: 1 env
在ModelArts训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕? 您可以在训练作业启动文件的脚本中,通过如下方式获取复制和被复制文件夹大小,根据结果判断是否复制完毕: import moxing as mox mox.file.get_size('obs://bucket_name/obs_file'
创建ECS。 参考ECS文档购买弹性云服务器。网络配置、高级配置等后续步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,并在控制台发送后续步骤中的远程命令。 注意:创建的ECS虚拟机使用ARM镜像创建。 图1 购买ECS 安装Docker。 检查docker是否安装。 docker
在ModelArts的Notebook中如何打开VS Code的配置文件settings.json? 在VS Code环境中执行Ctrl+Shift+P 搜Open User Settings (JSON) 父主题: Standard Notebook
moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow,如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune? 问题现象 使用MoXing训练模型,“global_step”放在Adam名称范围下,而非MoXing代码中没有Adam名称范围,如图1所示。其中1为