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户之间隔离。如需要在服务实例中访问名下VPC内的其他服务组件,则可配置此参数为对应VPC的ID。VPC一旦配置,不支持修改。当vpc_id与cluster_id一同配置时,只有专属资源池参数生效。 否 str subnet_network_id 子网的网络ID,默认为空,当配置了
2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions/4dd2a2f5-bde2-45dd-af6b-5e5d570118d1/step_executions/255a1079-b00a-4c3a-8218-3458f7546b8d/actions
torage_id} 响应示例 状态码: 200 OK { "id" : "91dd2d3f-2d92-475f-a375-04636af26cc9", "category" : "OBSFS", "mount_path" : "/data/wang/", "uri"
200 OK { "category" : "OBSFS", "id" : "91dd2d3f-2d92-475f-a375-04636af26cc9", "mount_path" : "/data/wang/", "status" : "UNMOUNTING", "uri"
新版训练支持使用“自定义算法”、“我的算法”、“我的订阅”方式来创建训练作业。 新版训练的创建方式有了更明确的类别划分,选择方式和旧版训练存在区别。 旧版中使用“算法管理”中已保存的算法创建训练作业的用户,可以在新版训练中使用“我的算法”创建训练作业。 旧版中使用“算法管理”中订阅的
"current" : 1, "data" : [ { "id" : "91dd2d3f-2d92-475f-a375-04636af26cc9", "category" : "OBSFS", "mount_path" : "/data/wang/",
XXXXXX... Content-Type →application/json 请求Body: { "user_id": "****af917080f5d21f55c018ba19****", "type": "agency", "content": "ma_agency_iam-user01"
中断的风险,预测请求时延超过60s时,建议制作异步请求模式的模型。 自定义镜像的配置规范 镜像对外接口 设置镜像的对外服务接口,推理接口需与config.json文件中apis定义的url一致,当镜像启动时可以直接访问。下面是mnist镜像的访问示例,该镜像内含mnist数据集训
notebook目录code_dir打包上传到obs_path中。 准备训练输出,与单机训练作业调试4相同。 查看训练支持的AI框架,与单机训练作业调试5相同。 保存当前Notebook为新镜像,与单机训练作业调试9相同。 Estimator初始化。 from modelarts
t/wang/" } 响应示例 状态码: 200 OK { "id" : "91dd2d3f-2d92-475f-a375-04636af26cc9", "category" : "OBSFS", "mount_path" : "/data/wang/", "uri"
灵活地调整资源使用,无需提前预置资源,从而降低预置过多或不足的风险。一般适用于资源需求波动的场景,可以即开即停。 表1列出了两种计费模式的区别。 表1 计费模式 计费模式 包年/包月 按需计费 付费方式 预付费 按照订单的购买周期结算。 后付费 按照云服务器实际使用时长计费。 计费周期
2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions/4dd2a2f5-bde2-45dd-af6b-5e5d570118d1/step_executions/255a1079-b00a-4c3a-8218-3458f7546b8d/metrics
用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像、ECS中构建新镜像、Notebook中构建新镜像的方式(三选一)来部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配,因此每次创建训练作业时,训练作业的启动命令中都需要执行
效管理。 流程质量与效率测评:提供流水线的任务执行过程视图,增加不同的检查点,如数据评估、模型评估、性能评估等,让AI项目管理者能很方便的查看流水线执行过程的质量与效率。 流程优化:围绕流水线每一次迭代,用户可以自定义输出相关的核心指标,并获取相应的问题数据与原因等,从而基于这些指标,快速决定下一轮迭代的执行优化。
01(最多支持2位小数,小数点后第3位做四舍五入处理)。 ascend_a310 Integer Ascend芯片个数,可选,默认不使用,不支持与gpu同时配置。 表8 ModelAdditionalProperties 参数 参数类型 描述 log_volume Array of LogVolume
不分页的情况下符合查询条件的总服务数量。 count Integer 当前查询结果的服务数量,不设置offset、limit查询参数时,count与total相同。 services Array of ListServices objects 查询到的服务集合。 表5 ListServices
CPU规格的机器上,因此上层docker镜像也都是ARM镜像。相对于GPU场景的镜像中安装了与GPU驱动适配的CUDA(由英伟达推出的统一计算架构)计算库,Ascend-Powered-Engine引擎的镜像中安装了与Ascend驱动适配的CANN(华为针对AI场景推出的异构计算架构)计算库。 提交训练作业后,ModelArts
# 动态卸载 auth_by_apig(session, 'DELETE', request_url + "/ea217c4f-3282-4af2-98ea-d3c668d2fba9") 父主题: 管理Notebook实例
监控信息 { "service_name" : "mnist", "service_id" : "195c1f2d-136d-40af-a0f3-db5717d2634a", "monitors" : [ { "failed_times" : 1, "model_version"
4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。