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使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts Standard平台提供了模型推理部署功能,用户在已有模型的情况下,可以直接在Standard中导入模型,并部署为在线服务进行预测。 本文以“商超商品识别”模型为例,介绍如何在ModelArts
模型训练使用流程 AI模型开发的过程,称之为Modeling,一般包含两个阶段: 开发阶段:准备并配置环境,调试代码,使代码能够开始进行深度学习训练,推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段:调整数据集、调整超参等,通过多轮实验,训练出理想的模型,推荐在ModelArts训练中进行实验。
批量服务输入/输出obs目录不存在或者权限不足 问题现象 输入输出目录不存在,报如下错误 "error_code": "ModelArts.3551", "error_msg": "OBS path xxxx does not exist." 当访问目录权限不足时,报如下错误 "error_code":
从DWS导入数据到ModelArts数据集 ModelArts支持从DWS导入表格数据,用户需要选择对应的DWS集群,并输入需要对应的数据库名、表名以及用户名和密码。所导入表的schema(列名和类型)需要跟数据集相同。DWS的详细功能说明,请参考DWS用户指南。 图1 从DWS导入数据
创建ModelArts数据集 在ModelArts进行数据准备,首先需要先创建一个数据集,后续的操作如数据导入、数据分析、数据标注等,都是基于数据集来进行的。 数据集的类型 当前ModelArts支持如下格式的数据集。 图片:对图像类数据进行处理,支持 .jpg、.png、.jpeg、
人工标注音频数据 由于模型训练过程需要大量有标签的音频数据,因此在模型训练之前需对没有标签的音频添加标签。通过ModelArts您可对音频进行一键式批量添加标签,快速完成对音频的标注操作,也可以对已标注音频修改或删除标签进行重新标注。音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文,不支持小语种。
导出ModelArts数据集中的数据为新数据集 针对数据集中的数据,用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据,导出成新的数据集。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。本章主要介绍将ModelArts数据集中的数据为新数据集的方式,新导出的数据集可直接在ModelArts控制台数据集列表中显示。
Notebook的自定义镜像制作方法 用户在使用ModelArts开发环境时,经常需要对开发环境进行一些改造,如安装、升级或卸载一些包。但是某些包的安装升级需要root权限,运行中的Notebook实例中无root权限,所以在Notebook实例中安装需要root权限的软件,目前
使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署,进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例,完成从AI Gallery订阅模型,到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。
训练作业一直在等待中(排队)? 训练作业状态一直在等待中状态表示当前所选的资源池规格资源紧张,作业需要进行排队,请耐心等待。如想降低排队时间,根据您所选资源池的类型,有以下建议: 公共资源池: 公共资源池资源较少,高峰期如举办相关活动时会存在资源不足情况。有以下方法可以尝试: 如
在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 场景说明 针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以通过自定义镜像的方式将编写的模型导入ModelArts,创建为模型。 本文详细介绍如何在ModelArts的开发环境Notebook中使用基础镜像构
包年/包月转按需 创建一台包年/包月专属资源池后,您可以将该专属资源池的计费模式转为按需计费,可以更加灵活地按需使用ModelArts。 包年/包月转按需,需包年/包月资费模式到期后,按需的资费模式才会生效。 前提条件 只有订单状态是“使用中”的专属资源池才能执行包年/包月转按需。
服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理? 问题现象 启动服务失败,报错:资源不足,服务调度失败。(Schedule failed due to insufficient resources. Retry later.或ModelArts.3976:No resources
环境准备 迁移环境简介 ModelArts开发环境针对推理昇腾迁移的场景提供了云上可以直接访问的开发环境,具有如下优点: 利用云服务的资源使用便利性,可以直接使用到不同规格的昇腾设备。 通过指定对应的运行镜像,可以直接使用预置的、在迁移过程中所需的工具集,且已经适配到最新的版本可以直接使用。
人工标注文本数据 由于模型训练过程需要大量有标签的数据,因此在模型训练之前需对没有标签的文本添加标签。您也可以对已标注文本进行修改、删除和重新标注。 针对文本分类场景,是对文本的内容按照标签进行分类处理,开始标注前,您需要了解: 文本标注支持多标签,即一个标注对象可添加多个标签。
通过APP认证的方式访问在线服务 部署在线服务支持开启APP认证,即ModelArts会为服务注册一个支持APP认证的接口,为此接口配置APP授权后,用户可以使用授权应用的AppKey+AppSecret或AppCode调用该接口。 针对在线服务的APP认证,具体操作流程如下。
从Manifest文件导入数据到数据集 前提条件 已存在创建完成的数据集。 准备需要导入的数据,具体可参见从Manifest文件导入规范说明。 需导入的数据,已存储至OBS中。Manifest文件也需要存储至OBS。 确保数据存储的OBS桶与ModelArts在同一区域,并确保用户具有OBS桶的操作权限。
使用镜像 在AI Gallery中,您可以查找共享的镜像并用于AI开发。 使用镜像 登录“AI Gallery”。 选择“资产集市 > 镜像”,进入镜像页面,该页面展示了所有共享的镜像。 搜索业务所需的镜像,请参见查找和收藏资产。 单击目标镜像进入详情页面。 在详情页面您可以查看
以PyTorch框架创建训练作业(新版训练) 本节通过调用一系列API,以训练模型为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 使用PyTorch框架创建训练作业的流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调
从OBS目录导入数据到数据集 前提条件 已存在创建完成的数据集。 准备需要导入的数据,具体可参见从OBS目录导入数据规范说明。 需导入的数据,已存储至OBS中。Manifest文件也需要存储至OBS。详细指导请参见创建OBS桶用于ModelArts存储数据。 确保数据存储的OBS