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设置场景类别和数据处理类型 设置输入与输出。需根据实际数据情况选择“数据集”或“OBS目录”。设置为“数据集”时,需填写“数据集名称”和“数据集版本”;设置为“OBS目录”时,需填写正确的OBS路径。 图2 输入输出设置-数据集 图3 输入输出设置-OBS目录 确认参数填写无误后,单击“创建”,完成数据处理任务的创建。
详情,可以查看该数据集的“目标位置”。 查看数据集是否已导入ModelArts。 返回ModelArts管理控制台,在左侧导航栏选择“数据集”,默认进入数据集新版页面。在新版数据集列表页,单击数据集名称左侧的,展开数据集,查看“导入状态”,导入状态为“导入完成”代表示数据集导入成功,且数据集正常。
同步数据集 功能介绍 从数据集输入位置同步数据至数据集,包含样本及标注信息。文本类数据集不支持此操作。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v
elArts不支持的框架。您可以制作自定义镜像,并上传至SWR服务。您可以在ModelArts使用此自定义镜像创建训练作业,使用ModelArts提供的资源训练模型。 制作自定义镜像用于推理 如果您使用了ModelArts不支持的AI引擎开发模型,可以通过制作自定义镜像,导入Mo
在ModelArts的Notebook中,如何使用昇腾多卡进行调试? 昇腾多卡训练任务是多进程多卡模式,跑几卡需要起几个python进程。昇腾底层会读取环境变量:RANK_TABLE_FILE,开发环境已经设置,用户无需关注。比如跑八卡,可以如下片段代码: export RANK_SIZE=8 current_exec_path=$(pwd)
创建数据集标签 功能介绍 创建数据集标签。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/datasets/{datas
查询数据集同步任务的状态 功能介绍 查询数据集同步任务的状态。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datase
model_service import SingleNodeService 可以重写的方法有以下几种。 表2 重写方法 方法名 说明 __init__(self, model_name, model_path) 初始化方法,适用于深度学习框架模型。该方法内加载模型及标签等(pytorch和caff
式部署方式。 图1 部署模型的流程 在线推理服务,可以实现高并发,低延时,弹性伸缩,并且支持多模型灰度发布、A/B测试。 支持各种部署场景,既能部署为云端的在线推理服务和批量推理任务,也能部署到端,边等各种设备。 一键部署,可以直接推送部署到边缘设备中,选择智能边缘节点,推送模型。
在长时间处于“等待中”的状态时调整优先级。如通过调整作业优先级可以减少作业的排队时长。 什么是训练作业优先级 在用户运行训练作业过程中,需要对训练作业做优先级划分。比如有一些任务是低优先级,可能是跑一些测试、也可能是跑一些简单的不重要的实验。在这类场景下,当有高优先级任务的时候,需要能比低优先级任务更快进入排队队列。
com/repository/pypi/simple 图4 安装resnet依赖 准备数据集。 本样例使用的数据集为类别数为五类的花卉识别数据集,下载数据集并解压数据到工程目录。新建dataset文件夹,将解压后数据集保存在dataset文件夹下。 图5 准备数据集 配置PyCharm解释器和入参。 单击右上角“Current
本案例使用的数据是MNIST数据集,您可以在浏览器中搜索“MNIST数据集”下载如图3所示的4个文件。 图3 MNIST数据集 “train-images-idx3-ubyte.gz”:训练集的压缩包文件,共包含60000个样本。 “train-labels-idx1-ubyte.gz”:训练集标签的压
对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集,或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集:在“数据集”右侧的下拉框中选择,仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集:前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。
对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集,或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集:在“数据集”右侧的下拉框中选择,仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集:前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “标签列” 可自行选择您需要预测的列名。
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对项目的简要描述。 “数据集” 可在右侧下拉框选择已有数据集,或单击“创建数据集”前往新建数据集。 已有数据集:在“数据集”右侧的下拉框中选择,仅展示同类型的数据集供选择。 创建数据集:前往创建数据集页面创建一个新的数据集。具体操作请参考创建ModelArts数据集。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。
本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模
本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模
本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优,使语言模型更好地遵循指令。