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模型管理简介

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更新时间:2020/09/18 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。

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。

发布模型

针对导入至ModelArts的模型,支持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,为获得更高更实惠的算力,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。

模型评估简介

在模型导入ModelArts之后,您可以通过模型的评估/诊断来判断模型是否满足业务要求。

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