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测试用户权限 由于权限配置需要等待15-30分钟生效,建议在配置完成后,等待30分钟,再执行如下验证操作。 使用用户组02中任意一个子用户登录ModelArts管理控制台。在登录页面,请使用“IAM用户登录”方式进行登录。 首次登录会提示修改密码,请根据界面提示进行修改。 验证ModelArts权限。
ModelArts部署在线服务时,如何避免自定义预测脚本python依赖包出现冲突? 导入模型时,需同时将对应的推理代码及配置文件放置在模型文件夹下。使用Python编码过程中,推荐采用相对导入方式(Python import)导入自定义包。 如果ModelArts推理框架代码内
使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练,将数据集切分后进行部署在线服务报错,日志如下:TypeError: Cannot interpret feed_dict key
克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 上传OBS文件到JupyterLab 上传远端文件至JupyterLab 父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
name/obs_file.txt",path="/home/user/obs_file.txt") 父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
区域选择“Resource Monitor”,展示“CPU使用率”和“内存使用率”。 图22 资源监控 父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
ster”已指向最新一次的提交。同时在GitHub对应仓库的commit记录中也可以查找到对应的信息。 父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
行历史。 图5 在Notebook Job Definitions页签单击任务名称 图6 设置定时任务 父主题: 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
性能调优 性能测试 benchmark工具也可用于性能测试,其主要的测试指标为模型单次前向推理的耗时。在性能测试任务中,与精度测试不同,并不需要用户指定对应的输入(inDataFile)和输出的标杆数据(benchmarkDataFile),benchmark工具会随机生成一个输
在开发环境中创建MindInsight可视化作业流程 Step1 创建开发环境并在线打开 Step2 上传Summary数据 Step3 启动MindInsight Step4 查看训练看板中的可视化数据 Step1 创建开发环境并在线打开 在ModelArts控制台,进入“开发空间> Noteb
在开发环境中创建TensorBoard可视化作业流程 Step1 创建开发环境并在线打开 Step2 上传Summary数据 Step3 启动TensorBoard Step4 查看训练看板中的可视化数据 Step1 创建开发环境并在线打开 在ModelArts控制台,进入“开发空间 > Note
运行成功”,至此,已将模型部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后,单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签,进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试,是您在自动学习物体检测项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,“
部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后,单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签,进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试,是您在自动学习文本分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,您可添加文本进行测试。在“自
图3 输入有效的远端文件URL 图4 远端文件上传成功 异常处理 远端文件上传失败。可能是网络原因。请先在浏览器中输入该远端文件的URL地址,测试该文件是否能下载。 图5 远端文件上传失败 父主题: 上传文件至JupyterLab
运行成功”,至此,已将模型部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后,单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签,进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试,是您在自动学习图像分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,“
部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后,单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签,进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试,是您在自动学习预测分析项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,您可输入代码进行测试。在“自
部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后,单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签,进行服务测试。 图1 服务测试 下面的测试,是您在自动学习声音分类项目页面将模型部署之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,您可添加音频文件进行测试。在“自
上传OBS文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持将OBS中的文件下载到Notebook。注意:文件大小不能超过10GB,否则会上传失败。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
al中通过执行git clone https://github.com/jupyterlab/extension-examples.git测试网络连通情况。 图6 Clone仓库失败 如果克隆时遇到Notebook当前目录下已有该仓库,系统给出提示仓库名称重复,此时可以单击“覆盖”继续克隆仓库,也可以单击取消。
Step4 测试用户权限 由于4中的权限需要等待15-30分钟生效,建议在配置完成后,等待30分钟,再执行如下验证操作。 使用用户组02中任意一个子账号登录ModelArts管理控制台。在登录页面,请使用“IAM用户登录”方式进行登录。 首次登录会提示修改密码,请根据界面提示进行修改。