- 最新动态
- 功能总览
- 服务公告
- 产品介绍
- 计费说明
- 快速入门
-
ModelArts用户指南(Standard)
- ModelArts Standard使用流程
- ModelArts Standard准备工作
- ModelArts Standard资源管理
- 使用自动学习实现零代码AI开发
- 使用Workflow实现低代码AI开发
- 使用Notebook进行AI开发调试
- 数据准备与处理
- 使用ModelArts Standard训练模型
- 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
- 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
- ModelArts Standard资源监控
- 使用CTS审计ModelArts服务
- ModelArts用户指南(Studio)
- ModelArts用户指南(Lite Server)
- ModelArts用户指南(Lite Cluster)
- ModelArts用户指南(AI Gallery)
-
最佳实践
- ModelArts最佳实践案例列表
- 昇腾能力应用地图
- DeepSeek系列模型推理
-
LLM大语言模型训练推理
- 在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类
- 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导(6.3.912)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
- 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)
- 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)
- 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
- 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)
- 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)
- 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
- 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
- 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
- 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
- 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)
- 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
- 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)
- 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)
- 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)
- 主流开源大模型基于LIte Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905)
- 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)
- 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905)
-
MLLM多模态模型训练推理
- Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
- Qwen-VL模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
- Qwen-VL基于Lite Server适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.912)
- Qwen-VL基于Lite Server适配PyTorch NPU的推理指导(6.3.909)
- MiniCPM-V2.6基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
- MiniCPM-V2.0推理及LoRA微调基于Lite Server适配PyTorch NPU指导(6.3.910)
- InternVL2基于LIte Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
- LLaVA-NeXT基于Lite Server适配PyTorch NPU训练微调指导(6.3.912)
- LLaVA模型基于Lite Server适配PyTorch NPU预训练指导(6.3.912)
- LLaVA模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)
- Llama 3.2-Vision基于Lite Server适配Pytorch NPU训练微调指导(6.3.912)
- LLaMA-VID基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)
- moondream2基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导
-
文生图模型训练推理
- FlUX.1基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.912)
- FLUX.1基于DevSever适配PyTorch NPU Finetune&Lora训练指导(6.3.911)
- Hunyuan-DiT基于Lite Server部署适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
- SD3.5基于Lite Server适配PyTorch NPU的推理指导(6.3.912)
- SD3基于Lite Server适配PyTorch NPU的训练指导(6.3.912)
- SD3 Diffusers框架基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.912)
- SD1.5&SDXL Diffusers框架基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
- SD1.5&SDXL Kohya框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
- SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的LoRA训练指导(6.3.908)
- SD3 Diffusers框架基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)
- SDXL&SD1.5 ComfyUI基于Lite Cluster适配NPU推理指导(6.3.906)
- SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.905)
- SDXL基于Lite Server适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.905)
- SDXL基于Lite Server适配PyTorch NPU的LoRA训练指导(6.3.905)
- SD1.5基于Lite Server适配PyTorch NPU Finetune训练指导(6.3.904)
- Open-Clip基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导
- AIGC工具tailor使用指导
- 文生视频模型训练推理
- 数字人模型训练推理
- 内容审核模型训练推理
- GPU业务迁移至昇腾训练推理
- Standard权限管理
- Standard自动学习
- Standard开发环境
- Standard模型训练
- Standard推理部署
- 历史待下线案例
-
API参考
- 使用前必读
- API概览
- 如何调用API
-
Workflow工作流管理
- 获取Workflow工作流列表
- 新建Workflow工作流
- 删除Workflow工作流
- 查询Workflow工作流
- 修改Workflow工作流
- 总览Workflow工作流
- 查询Workflow待办事项
- 在线服务鉴权
- 创建在线服务包
- 获取Execution列表
- 新建Workflow Execution
- 删除Workflow Execution
- 查询Workflow Execution
- 更新Workflow Execution
- 管理Workflow Execution
- 管理Workflow StepExecution
- 获取Workflow工作流节点度量信息
- 新建消息订阅Subscription
- 删除消息订阅Subscription
- 查询消息订阅Subscription详情
- 更新消息订阅Subscription
- 创建工作流定时调度
- 查询工作流定时调度详情
- 删除工作流定时调度信息
- 更新工作流定时调度信息
-
开发环境管理
- 创建Notebook实例
- 查询Notebook实例列表
- 查询所有Notebook实例列表
- 查询Notebook实例详情
- 更新Notebook实例
- 删除Notebook实例
- 通过运行的实例保存成容器镜像
- 查询Notebook支持的有效规格列表
- 查询Notebook支持的可切换规格列表
- 查询运行中的Notebook可用时长
- Notebook时长续约
- 启动Notebook实例
- 停止Notebook实例
- 获取动态挂载OBS实例信息列表
- 动态挂载OBS
- 获取动态挂载OBS实例详情
- 动态卸载OBS
- 添加资源标签
- 删除资源标签
- 查询Notebook资源类型下的标签
- 查询支持的镜像列表
- 注册自定义镜像
- 查询用户镜像组列表
- 查询镜像详情
- 删除镜像
-
训练管理
- 创建算法
- 查询算法列表
- 查询算法详情
- 更新算法
- 删除算法
- 获取支持的超参搜索算法
- 创建训练实验
- 创建训练作业
- 查询训练作业详情
- 更新训练作业描述
- 删除训练作业
- 终止训练作业
- 查询训练作业指定任务的日志(预览)
- 查询训练作业指定任务的日志(OBS链接)
- 查询训练作业指定任务的运行指标
- 查询训练作业列表
- 查询超参搜索所有trial的结果
- 查询超参搜索某个trial的结果
- 获取超参敏感度分析结果
- 获取某个超参敏感度分析图像的路径
- 提前终止自动化搜索作业的某个trial
- 获取自动化搜索作业yaml模板的信息
- 获取自动化搜索作业yaml模板的内容
- 创建训练作业标签
- 删除训练作业标签
- 查询训练作业标签
- 获取训练作业事件列表
- 创建训练作业镜像保存任务
- 查询训练作业镜像保存任务
- 获取训练作业支持的公共规格
- 获取训练作业支持的AI预置框架
- AI应用管理
- APP认证管理
- 服务管理
- 资源管理
- DevServer管理
- 授权管理
- 工作空间管理
- 配额管理
- 资源标签管理
- 节点池管理
- 应用示例
- 权限策略和授权项
- 公共参数
-
历史API
-
数据管理(旧版)
- 查询数据集列表
- 创建数据集
- 查询数据集详情
- 更新数据集
- 删除数据集
- 查询数据集的统计信息
- 查询数据集监控数据
- 查询数据集的版本列表
- 创建数据集标注版本
- 查询数据集版本详情
- 删除数据集标注版本
- 查询样本列表
- 批量添加样本
- 批量删除样本
- 查询单个样本信息
- 获取样本搜索条件
- 分页查询团队标注任务下的样本列表
- 查询团队标注的样本信息
- 查询数据集标签列表
- 创建数据集标签
- 批量修改标签
- 批量删除标签
- 按标签名称更新单个标签
- 按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件
- 批量更新样本标签
- 查询数据集的团队标注任务列表
- 创建团队标注任务
- 查询团队标注任务详情
- 启动团队标注任务
- 更新团队标注任务
- 删除团队标注任务
- 创建团队标注验收任务
- 查询团队标注验收任务报告
- 更新团队标注验收任务状态
- 查询团队标注任务统计信息
- 查询团队标注任务成员的进度信息
- 团队成员查询团队标注任务列表
- 提交验收任务的样本评审意见
- 团队标注审核
- 批量更新团队标注样本的标签
- 查询标注团队列表
- 创建标注团队
- 查询标注团队详情
- 更新标注团队
- 删除标注团队
- 向标注成员发送邮件
- 查询所有团队的标注成员列表
- 查询标注团队的成员列表
- 创建标注团队的成员
- 批量删除标注团队成员
- 查询标注团队成员详情
- 更新标注团队成员
- 删除标注团队成员
- 查询数据集导入任务列表
- 创建导入任务
- 查询数据集导入任务的详情
- 查询数据集导出任务列表
- 创建数据集导出任务
- 查询数据集导出任务的状态
- 同步数据集
- 查询数据集同步任务的状态
- 查询智能标注的样本列表
- 查询单个智能标注样本的信息
- 分页查询智能任务列表
- 启动智能任务
- 获取智能任务的信息
- 停止智能任务
- 查询处理任务列表
- 创建处理任务
- 查询数据处理的算法类别
- 查询处理任务详情
- 更新处理任务
- 删除处理任务
- 查询数据处理任务的版本列表
- 创建数据处理任务版本
- 查询数据处理任务的版本详情
- 删除数据处理任务的版本
- 查询数据处理任务版本的结果展示
- 停止数据处理任务的版本
- 开发环境(旧版)
- 训练管理(旧版)
-
数据管理(旧版)
- SDK参考
- 场景代码示例
-
故障排除
- 通用问题
- 自动学习
-
开发环境
- 环境配置故障
- 实例故障
- 代码运行故障
- JupyterLab插件故障
-
VS Code连接开发环境失败故障处理
- 在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,未弹出VS Code窗口
- 在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,VS Code打开后未进行远程连接
- VS Code连接开发环境失败时的排查方法
- 远程连接出现弹窗报错:Could not establish connection to xxx
- 连接远端开发环境时,一直处于"Setting up SSH Host xxx: Downloading VS Code Server locally"超过10分钟以上,如何解决?
- 连接远端开发环境时,一直处于"Setting up SSH Host xxx: Copying VS Code Server to host with scp"超过10分钟以上,如何解决?
- 远程连接处于retry状态如何解决?
- 报错“The VS Code Server failed to start”如何解决?
- 报错“Permissions for 'x:/xxx.pem' are too open”如何解决?
- 报错“Bad owner or permissions on C:\Users\Administrator/.ssh/config”如何解决?
- 报错“Connection permission denied (publickey)”如何解决
- 报错“ssh: connect to host xxx.pem port xxxxx: Connection refused”如何解决?
- 报错"ssh: connect to host ModelArts-xxx port xxx: Connection timed out"如何解决?
- 报错“Load key "C:/Users/xx/test1/xxx.pem": invalid format”如何解决?
- 报错“An SSH installation couldn't be found”或者“Could not establish connection to instance xxx: 'ssh' ...”如何解决?
- 报错“no such identity: C:/Users/xx /test.pem: No such file or directory”如何解决?
- 报错“Host key verification failed.'或者'Port forwarding is disabled.”如何解决?
- 报错“Failed to install the VS Code Server.”或“tar: Error is not recoverable: exiting now.”如何解决?
- VS Code连接远端Notebook时报错“XHR failed”
- VS Code连接后长时间未操作,连接自动断开
- VS Code自动升级后,导致远程连接时间过长
- 使用SSH连接,报错“Connection reset”如何解决?
- 使用MobaXterm工具SSH连接Notebook后,经常断开或卡顿,如何解决?
- VS Code连接开发环境时报错Missing GLIBC,Missing required dependencies
- 使用VSCode-huawei,报错:卸载了‘ms-vscode-remote.remot-sdh’,它被报告存在问题
- 使用VS Code连接实例时,发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配
- VSCode远程连接时卡顿,或Python调试插件无法使用如何处理?
-
自定义镜像故障
- Notebook自定义镜像故障基础排查
- 镜像保存时报错“there are processes in 'D' status, please check process status using 'ps -aux' and kill all the 'D' status processes”或“Buildimge,False,Error response from daemon,Cannot pause container xxx”如何解决?
- 镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决?
- 保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决?
- 镜像保存时报错“The container size (xG) is greater than the threshold (25G)”如何解决?
- 镜像保存时报错“BuildImage,True,Commit successfully|PushImage,False,Task is running.”
- 使用自定义镜像创建Notebook后打开没有kernel
- 用户自定义镜像自建的conda环境会查到一些额外的包,影响用户程序,如何解决?
- 用户使用ma-cli制作自定义镜像失败,报错文件不存在(not found)
- 用户使用torch报错Unexpected error from cudaGetDeviceCount
- 其他故障
-
训练作业
- OBS操作相关故障
-
云上迁移适配故障
- 无法导入模块
- 训练作业日志中提示“No module named .*”
- 如何安装第三方包,安装报错的处理方法
- 下载代码目录失败
- 训练作业日志中提示“No such file or directory”
- 训练过程中无法找到so文件
- ModelArts训练作业无法解析参数,日志报错
- 训练输出路径被其他作业使用
- PyTorch1.0引擎提示“RuntimeError: std:exception”
- MindSpore日志提示“ retCode=0x91, [the model stream execute failed]”
- 使用moxing适配OBS路径,pandas读取文件报错
- 日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version”
- 重装的包与镜像装CUDA版本不匹配
- 创建训练作业提示错误码ModelArts.2763
- 训练作业日志中提示 “AttributeError: module '***' has no attribute '***'”
- 系统容器异常退出
- 硬盘限制故障
- 外网访问限制
- 权限问题
- GPU相关问题
-
业务代码问题
- 日志提示“pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected .* fields”
- 日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0”
- 训练作业失败,返回错误码139
- 训练作业失败,如何使用开发环境调试训练代码?
- 日志提示“ '(slice(0, 13184, None), slice(None, None, None))' is an invalid key”
- 日志报错“DataFrame.dtypes for data must be int, float or bool”
- 日志提示“CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED. ”
- 日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp”
- 日志提示“Unexpected keyword argument passed to optimizer”
- 日志提示“no socket interface found”
- 日志提示“Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP”
- 日志提示“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'”
- 日志提示“No module name 'unidecode'”
- 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable”
- MXNet创建kvstore时程序被阻塞,无报错
- 日志出现ECC错误,导致训练作业失败
- 超过最大递归深度导致训练作业失败
- 使用预置算法训练时,训练失败,报“bndbox”错误
- 训练作业进程异常退出
- 训练作业进程被kill
- 预置算法运行故障
- 训练作业运行失败
- 专属资源池创建训练作业
- 训练作业性能问题
- Ascend相关问题
-
推理部署
-
模型管理
- 创建模型失败,如何定位和处理问题?
- 导入模型提示该账号受限或者没有操作权限
- 用户创建模型时构建镜像或导入文件失败
- 创建模型时,OBS文件目录对应镜像里面的目录结构是什么样的?
- 通过OBS导入模型时,如何编写打印日志代码才能在ModelArts日志查询界面看到日志
- 通过OBS创建模型时,构建日志中提示pip下载包失败
- 通过自定义镜像创建模型失败
- 导入模型后部署服务,提示磁盘不足
- 创建模型成功后,部署服务报错,如何排查代码问题
- 自定义镜像导入配置运行时依赖无效
- 通过API接口查询模型详情,model_name返回值出现乱码
- 导入模型提示模型或镜像大小超过限制
- 导入模型提示单个模型文件超过5G限制
- 订阅的模型一直处于等待同步状态
- 创建模型失败,提示模型镜像构建任务超时,没有构建日志
-
服务部署
- 自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常
- 部署的在线服务状态为告警
- 服务启动失败
- 服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败如何处理?
- 服务部署、启动、升级和修改时,镜像不断重启如何处理?
- 服务部署、启动、升级和修改时,容器健康检查失败如何处理?
- 服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理?
- 模型使用CV2包部署在线服务报错
- 服务状态一直处于“部署中”
- 服务启动后,状态断断续续处于“告警中”
- 服务部署失败,报错No Module named XXX
- IEF节点边缘服务部署失败
- 批量服务输入/输出obs目录不存在或者权限不足
- 部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found
- 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错
- 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments
- 内存不足如何处理?
- 服务预测
-
模型管理
- MoXing
- API/SDK
- 资源池
-
Lite Server
- GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决
- GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决
- GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决
- GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决?
- GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML
- 训练速度突然下降以及执行nvidia-smi卡顿如何解决?
- GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error
- 使用SFS盘出现报错rpc_check_timeout:939 callbacks suppressed
- 华为云CCE集群纳管GPU裸金属服务器由于CloudInit导致纳管失败的解决方案
- GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败
- 裸金属服务器Euler OS升级NetworkManager-config-server导致SSH链接故障解决方案
- Lite Cluster
-
常见问题
- 权限相关
- 存储相关
- Standard自动学习
- Standard Workflow
-
Standard数据准备
- 在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗?
- 如何将本地标注的数据导入ModelArts?
- 在ModelArts中数据标注完成后,标注结果存储在哪里?
- 在ModelArts中如何将标注结果下载至本地?
- 在ModelArts中进行团队标注时,为什么团队成员收不到邮件?
- ModelArts团队标注的数据分配机制是什么?
- 如何将两个ModelArts数据集合并?
- 在ModelArts中同一个账户,图片展示角度不同是为什么?
- 在ModelArts中智能标注完成后新加入数据需要重新训练吗?
- 在ModelArts中如何将图片划分到验证集或者训练集?
- 在ModelArts中物体检测标注时能否自定义标签?
- ModelArts数据集新建的版本找不到怎么办?
- 如何切分ModelArts数据集?
- 如何删除ModelArts数据集中的图片?
-
Standard Notebook
- ModelArts的Notebook是否支持Keras引擎?
- 如何在ModelArts的Notebook中上传下载OBS文件?
- ModelArts的Notebook实例upload后,数据会上传到哪里?
- 在ModelArts中如何将Notebook A的数据复制到Notebook B中?
- 在ModelArts的Notebook中如何对OBS的文件重命名?
- 在ModelArts的Notebook中如何使用pandas库处理OBS桶中的数据?
- 在ModelArts的Notebook中,如何访问其他账号的OBS桶?
- 在ModelArts的Notebook中JupyterLab默认工作路径是什么?
- 如何查看ModelArts的Notebook使用的cuda版本?
- 在ModelArts的Notebook中如何获取本机外网IP?
- ModelArts的Notebook有代理吗?如何关闭?
- 在ModelArts的Notebook中内置引擎不满足使用需要时,如何自定义引擎IPython Kernel?
- 在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件?
- 在ModelArts的Notebook实例重启时,数据集会丢失吗?
- 在ModelArts的Notebook的Jupyterlab可以安装插件吗?
- 在ModelArts的Notebook的CodeLab中能否使用昇腾卡进行训练?
- 如何在ModelArts的Notebook的CodeLab上安装依赖?
- 在ModelArts的Notebook中安装远端插件时不稳定要怎么办?
- 在ModelArts的Notebook中实例重新启动后要怎么连接?
- 在ModelArts的Notebook中使用VS Code调试代码无法进入源码怎么办?
- 在ModelArts的Notebook中使用VS Code如何查看远端日志?
- 在ModelArts的Notebook中如何打开VS Code的配置文件settings.json?
- 在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code背景色为豆沙绿?
- 在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code远端默认安装的插件?
- 在ModelArts的VS Code中如何把本地插件安装到远端或把远端插件安装到本地?
- 在ModelArts的Notebook中,如何使用昇腾多卡进行调试?
- 在ModelArts的Notebook中使用不同的资源规格训练时为什么训练速度差不多?
- 在ModelArts的Notebook中使用MoXing时,如何进行增量训练?
- 在ModelArts的Notebook中如何查看GPU使用情况?
- 在ModelArts的Notebook中如何在代码中打印GPU使用信息?
- 在ModelArts的Notebook中JupyterLab的目录、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系是什么?
- 如何在ModelArts的Notebook实例中使用ModelArts数据集?
- pip介绍及常用命令
- 在ModelArts的Notebook中不同规格资源/cache目录的大小是多少?
- 资源超分对在ModelArts的Notebook实例有什么影响?
- 如何在Notebook中安装外部库?
- 在ModelArts的Notebook中,访问外网速度不稳定怎么办?
-
Standard模型训练
- 在ModelArts训练得到的模型欠拟合怎么办?
- 在ModelArts中训练好后的模型如何获取?
- 在ModelArts上如何获得RANK_TABLE_FILE用于分布式训练?
- 在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据?
- 在ModelArts上如何提升训练效率并减少与OBS的交互?
- 在ModelArts中使用Moxing复制数据时如何定义路径变量?
- 在ModelArts上如何创建引用第三方依赖包的训练作业?
- 在ModelArts训练时如何安装C++的依赖库?
- 在ModelArts训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕?
- 如何在ModelArts训练作业中加载部分训练好的参数?
- ModelArts训练时使用os.system('cd xxx')无法进入文件夹怎么办?
- 在ModelArts训练代码中,如何获取依赖文件所在的路径?
- 自如何获取ModelArts训练容器中的文件实际路径?
- ModelArts训练中不同规格资源“/cache”目录的大小是多少?
- ModelArts训练作业为什么存在/work和/ma-user两种超参目录?
- 如何查看ModelArts训练作业资源占用情况?
- 如何将在ModelArts中训练好的模型下载或迁移到其他账号?
-
Standard推理部署
- 如何将Keras的.h5格式的模型导入到ModelArts中?
- ModelArts导入模型时,如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数?
- 在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务,如何修改端口?
- ModelArts平台是否支持多模型导入?
- 在ModelArts中导入模型对于镜像大小有什么限制?
- ModelArts在线服务和批量服务有什么区别?
- ModelArts在线服务和边缘服务有什么区别?
- 在ModelArts中部署模型时,为什么无法选择Ascend Snt3资源?
- ModelArts线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地?
- ModelArts在线服务预测请求体大小限制是多少?
- ModelArts部署在线服务时,如何避免自定义预测脚本python依赖包出现冲突?
- ModelArts在线服务预测时,如何提高预测速度?
- 在ModelArts中调整模型后,部署新版本模型能否保持原API接口不变?
- ModelArts在线服务的API接口组成规则是什么?
- ModelArts在线服务处于运行中时,如何填写request header和request body?
-
Standard镜像相关
- 不在同一个主账号下,如何使用他人的自定义镜像创建Notebook?
- 如何登录并上传镜像到SWR?
- 在Dockerfile中如何给镜像设置环境变量?
- 如何通过docker镜像启动容器?
- 如何在ModelArts的Notebook中配置Conda源?
- ModelArts的自定义镜像软件版本匹配有哪些注意事项?
- 镜像在SWR上显示只有13G,安装少量的包,然后镜像保存过程会提示超过35G大小保存失败,为什么?
- 如何保证自定义镜像能不因为超过35G而保存失败?
- 如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小?
- 镜像过大,卸载原来的包重新打包镜像,最终镜像会变小吗?
- 在ModelArts镜像管理注册镜像报错ModelArts.6787怎么处理?
- 用户如何设置默认的kernel?
- Standard专属资源池
- Studio
- Edge
- API/SDK
- Lite Server
- Lite Cluster
- 历史文档待下线
- 视频帮助
- 文档下载
- 通用参考
链接复制成功!
创建数据集
创建数据集,支持从OBS中导入数据。
create_dataset(session, dataset_name=None, data_type=None, data_sources=None, work_path=None, dataset_type=None, **kwargs)
创建数据集支持两种用法:
- 根据标注类型创建数据集,一个数据集只能支持一种标注任务类型。
create_dataset(session,dataset_name=None, dataset_type=None, data_sources=None, work_path=None, **kwargs)
- 根据数据类型创建数据集,用户可以在相同的数据集上创建不同类型的标注任务,如在图像数据集上创建图像分类、物体检测等标注任务。
create_dataset(session,dataset_name=None, data_type=None, data_sources=None, work_path=None, **kwargs)
推荐使用根据数据类型创建数据集,根据标注类型创建数据集的功能将会下线。
示例代码
- 示例一:根据数据类型创建图像数据集
from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset session = Session() dataset_name = "dataset-image" # 数据集名称 data_type = "IMAGE" # 数据集类型,图像类型数据集 data_sources = dict() # 数据集数据来源 data_sources["type"] = 0 # 数据来源类型,0表示OBS data_sources["path"] = "/obs-gaia-test/data/image/image-classification/" # 数据在OBS中的路径 work_path = dict() # 数据集输出位置,用于存放输出的标注信息等文件 work_path['type'] = 0 # 数据集工作目录的类型,0表示OBS work_path['path'] = "/obs-gaia-test/data/output/work_path/" # 数据集工作目录在OBS中的路径 create_dataset_resp = Dataset.create_dataset(session, dataset_name=dataset_name, data_type=data_type, data_sources=data_sources, work_path=work_path)
- 示例二:根据数据类型创建图像数据集(导入标注信息)
from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset session = Session() dataset_name = "dataset-image-with-annotations" data_type = "IMAGE" data_sources = dict() data_sources["type"] = 0 data_sources["path"] = "/obs-gaia-test/data/image/image-classification/" annotation_config = dict() # 源数据的标注格式 annotation_config['scene'] = "image_classification" # 数据标注场景为图像分类标注 annotation_config['format_name'] = "ModelArts image classification 1.0" # 标注格式为ModelArts image classification 1.0 data_sources['annotation_config'] = annotation_config work_path = dict() work_path['type'] = 0 work_path['path'] = "/obs-gaia-test/data/output/work_path/" create_dataset_resp = Dataset.create_dataset(session, dataset_name=dataset_name, data_type=data_type, data_sources=data_sources, work_path=work_path)
- 示例三:根据数据类型创建表格数据集
from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset session = Session() dataset_name = "dataset-table" data_type = "TABLE" data_sources = dict() data_sources["type"] = 0 data_sources["path"] = "/obs-gaia-test/data/table/table0/" data_sources['with_column_header'] = True work_path = dict() work_path['type'] = 0 work_path['path'] = "/obs-gaia-test/data/output/work_path/" # 表格类型的数据集需要指定表格数据的schema信息 schema0 = dict() schema0['schema_id'] = 0 schema0['name'] = "name" schema0['type'] = "STRING" schema1 = dict() schema1['schema_id'] = 1 schema1['name'] = "age" schema1['type'] = "STRING" schema2 = dict() schema2['schema_id'] = 2 schema2['name'] = "label" schema2['type'] = "STRING" schemas = [] schemas.append(schema0) schemas.append(schema1) schemas.append(schema2) create_dataset_resp = Dataset.create_dataset(session, dataset_name=dataset_name, data_type=data_type, data_sources=data_sources, work_path=work_path, schema=schemas)
- 示例四:根据标注类型创建图像分类数据集
from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import Dataset session = Session() dataset_name = "dataset-image-classification" dataset_type = 0 # 数据集的标注类型,0表示图像分类标注类型 data_sources = dict() data_sources["path"] = "/obs-gaia-test/data/image/image-classification/" data_sources["type"] = "0" work_path = dict() work_path['type'] = 0 work_path['path'] = "/obs-gaia-test/data/output/work_path/" create_dataset_resp = Dataset.create_dataset(session, dataset_name=dataset_name, dataset_type=dataset_type, data_sources=data_sources, work_path=work_path)
- 示例五:根据标注类型创建文本三元组数据集
dataset_name = "dataset-text-triplet" dataset_type = 102 # 数据集标注类型,102表示文本三元组标注类型 data_sources = dict() data_sources['type'] = 0 data_sources['path'] = "/obs-gaia-test/data/text/text-classification/" work_path = dict() work_path['type'] = 0 work_path['path'] = "/obs-gaia-test/data/output/work_path/" # 创建文本三元组标注类型的数据集,需要传入标签参数 label_entity1 = dict() # 标签对象 label_entity1['name'] = "疾病" # 标签名称 label_entity1['type'] = 101 # 标签类型,101表示实体类型标签 label_entity2 = dict() label_entity2['name'] = "疾病别称" label_entity2['type'] = 101 label_relation1 = dict() label_relation1['name'] = "又称为" label_relation1['type'] = 102 # 标签类型,102表示关系类型标签 property = dict() # 关系类型标签需要在标签属性中指定起始实体标签和终止实体标签 property['@modelarts:from_type'] = "疾病" # 起始实体标签 property['@modelarts:to_type'] = "疾病别称" # 终止实体标签 label_relation1['property'] = property labels = [] labels.append(label_entity1) labels.append(label_entity2) labels.append(label_relation1) create_dataset_resp = Dataset.create_dataset(session, dataset_name=dataset_name, dataset_type=dataset_type, data_sources=data_sources, work_path=work_path, labels=labels)
- 示例六:根据标注类型创建表格数据集
dataset_name = "dataset-table" dataset_type = 400 # 数据集标注类型,400表示表格数据集 data_sources = dict() data_sources['type'] = 0 data_sources['path'] = "/obs-gaia-test/data/table/table0/" data_sources['with_column_header'] = True # 用来指明表格数据中是否包含表头 work_path = dict() work_path['type'] = 0 work_path['path'] = "/obs-gaia-test/data/output/work_path/" # 表格数据集需要传入表格数据的表头参数 schema0 = dict() # 表格的表头 schema0['schema_id'] = 0 # 第一列表头 schema0['name'] = "name" # 表头名称,该列表头为name schema0['type'] = "STRING" # 表头数据类型,表示字符串 schema1 = dict() schema1['schema_id'] = 1 schema1['name'] = "age" schema1['type'] = "STRING" schema2 = dict() schema2['schema_id'] = 2 schema2['name'] = "label" schema2['type'] = "STRING" schemas = [] schemas.append(schema0) schemas.append(schema1) schemas.append(schema2) create_dataset_resp = Dataset.create_dataset(session, dataset_name=dataset_name, dataset_type=dataset_type, data_sources=data_sources, work_path=work_path, schema=schemas)
参数说明
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|---|
session |
是 |
Object |
会话对象,初始化方法请参见Session鉴权。 |
dataset_name |
是 |
String |
数据集名称。 |
data_type |
否 |
String |
数据集的数据类型,与dataset_type参数二选一,推荐使用data_type。可选值如下:
|
dataset_type |
否 |
Integer |
根据数据集类型查询数据集列表,与data_type参数二选一。可选值如下:
|
data_sources |
是 |
数据集输入位置,用于将此目录及子目录下的源数据(如图片/文件/音频等)同步到数据集。对于表格数据集,该参数为导入目录。表格数据集的工作目录不支持为KMS加密桶下的OBS路径。 |
|
work_path |
是 |
数据集输出位置,用于存放输出的标注信息等文件。 |
|
labels |
否 |
List of 表7 |
数据集标签列表,创建文本三元组标注类型的数据集时需要传递该参数。 |
schema |
否 |
List of 表9 |
schema列表,用于表格数据集,指定表头的名称和类型。 |
description |
否 |
String |
数据集描述,默认为空,描述不能包含^!<>=&"'等特殊字符,长度为0-256。 |
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|---|
type |
是 |
Integer |
数据类型。可选值如下:
|
path |
是 |
String |
数据源所在路径。
|
content_info |
否 |
从AI Gallery下载数据集时数据集资产的信息。 |
|
annotation_config |
否 |
数据标注格式的说明。目前支持的标注格式类型如下:
|
|
with_column_header |
否 |
Boolean |
表格数据集必选参数,表格的第一行是否为表头。
|
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|---|
content_id |
是 |
String |
AI Gallery中数据集资产的ID。 |
version_id |
是 |
String |
AI Gallery中数据集资产的版本ID。 |
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|---|
scene |
是 |
String |
支持的标注格式场景,可选值如下:
|
format_name |
是 |
String |
不同标注场景下的标注格式。可选值如下:
|
parameters |
否 |
标注格式的高级参数,如样本分割符等。 |
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|---|
included_labels |
否 |
List of 表7 |
只导入包含指定标签的样本。 |
sample_label_separator |
否 |
String |
文本和标签之间的分割符。分隔符仅支持一个字符,必须为大小写字母,数字或@#¥%^&*_=|?/':.;,中的某一个字符,分割符需要转义。 |
label_separator |
否 |
String |
标签和标签之间的分割符。分隔符仅支持一个字符,必须为大小写字母,数字或@#¥%^&*_=|?/':.;,中的某一个字符,分割符需要转义。 |
difficult_only |
否 |
Boolean |
是否只导入难例。 |
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|---|
type |
是 |
Integer |
数据类型。可选值如下:
|
path |
是 |
String |
数据集输出位置,用于存放输出的标注信息等文件。
|
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|---|
name |
是 |
String |
标签名称。 |
type |
是 |
Integer |
标签类型,可选值如下:
|
property |
否 |
标签基本属性键值对,如颜色。 |