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模型管理简介

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更新时间: 2019/12/18 GMT+08:00

AI模型的开发和调优往往需要大量的迭代和调试,数据集、训练代码或参数的变化都可能会影响模型的质量,如不能统一管理开发流程元数据,可能会出现无法重现最优模型的现象。

ModelArts模型管理可导入所有训练版本生成的模型,可对所有迭代和调试的模型进行统一管理,通过数据集、训练和模型之间的版本演进溯源图,还可以实现模型的溯源管理。

使用限制和说明

  • 自动学习项目中,在完成模型部署后,其生成的模型也将自动上传至模型管理列表中。但是自动学习生成的模型无法下载,只能用于部署上线。
  • 导入模型、管理模型版本、模型转换等功能目前是免费开放给所有用户,使用此功能不会产生费用。

导入模型的4种场景

  • 从训练中选择:在ModelArts中创建训练作业,并完成模型训练,在得到满意的模型后,可以将训练后得到的模型导入至模型管理,直接用于部署上线。
  • 从模板中选择:相同功能的模型配置信息重复率高,将相同功能的配置整合成一个通用的模板,通过使用该模板,可以方便快捷的导入模型,而不用编写config.json配置文件。
  • 从容器镜像中选择:针对ModelArts目前不支持的AI引擎,可以通过自定义镜像的方式将编写的模型导入ModelArts。
  • 从OBS中选择:如果您使用常用框架在本地完成模型开发和训练,可以将您的模型导入至ModelArts中,直接用于部署上线。

模型管理的功能描述

表1 模型管理相关功能

支持的功能

说明

导入模型

将训练后的模型导入至ModelArts进行统一管理,支持四种场景的导入方式,不同场景对应的操作指导请参见:

管理模型版本

为方便溯源和模型反复调优,在ModelArts中提供了模型版本管理的功能,您可以基于版本对模型进行管理。

模型二次调优

模型二次调优即在原有模型的基础上,增加数据进行训练,也称为增量训练。目前只有“模型来源”“预置算法”的模型支持二次调优。

查看模型溯源图

针对已导入的模型,您可以查看其溯源图,了解其数据、训练、模型等相关信息,方便您进行模型调优等操作。

发布模型

针对导入至ModelArts的模型,支持将模型发布至AI市场将参赛模型提交至比赛项目

压缩和转换模型操作

针对您在ModelArts或者本地构建的模型,为获得更高的算力,希望将模型应用于Ascend芯片、ARM或GPU上,此时,您需要将已有模型压缩/转换成相应的格式后,再应用至不同的芯片类型。

模型包规范介绍

导入ModelArts的模型,需遵守ModelArts的规范要求,请参考模型包规范,定义模型包、推理代码以及配置文件。

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