tensorflow load模型 更多内容
  • 在模型广场查看模型

    ”或“部署”,可以直接使用模型进行训推。 当按钮置灰时,表示模型不支持该任务。 模型介绍 表1列举了ModelArts Studio大模型即服务平台支持的模型清单,模型详细信息请查看界面介绍。 表1 模型广场的模型系列介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成

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  • 功能介绍

    TensorflowPyTorchSpark_MLlibMXNet等,及华为自研AI框架MindSpore。提供丰富的CPU、GPU和华为自研Ascend芯片资源,进行模型训练。 模型管理 模型训练服务统一的模型管理菜单。集成在线VSCode开发环境,支持对模型进行编辑修改

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  • 【下线公告】华为云ModelArts服务模型转换下线公告

    86-950808)与我们联系。 常见问题 为什么要下线模型转换? ModelArts模型转换向AI开发者提供了便捷的模型转换页面,将TensorflowCaffe框架的模型格式转换为MindSpore的模型格式,即模型后缀为.om,使之能在昇腾硬件中进行推理。由于产品演进规划,后续昇腾硬件推理时主要使用后缀为

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  • ModelArts最佳实践案例列表

    Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的推理指导 Qwen-VL模型训练推理 介绍Qwen-VL模型基于ModelArts DevServer的训练过程,训练使用PyTorch框架和昇腾NPU计算资源。 训练后的模型可用于推理部署,应用于大模型对话场景。 LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch

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  • ModelArts SDK、OBS SDK和MoXing的区别?

    架,构建于TensorFlowPyTorchMXNet、MindSpore等深度学习引擎之上,使得这些计算引擎分布式性能更高,同时易用性更好。MoXing包含很多组件,其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件,可用于访问OBS服务,和具体的AI引擎解耦,在M

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  • Broker Load导入数据时报超时错误

    Broker Load导入数据时报超时错误 现象描述 使用Broker Load导入数据时报错: org.apache.thrift.transport.TTransportException: java.net.SocketException: Broken pipe 原因分析

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  • 使用Broker Load导入数据报错

    使用Broker Load导入数据报错 现象描述 使用Broker Load导入数据时报错“failed to send batch”或“TabletWriter add batch with unknown id”。 原因分析 系统并发量较大或数据量大导致任务执行超时。 处理步骤

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  • 如何在训练中加载部分训练好的参数?

    如何在训练中加载部分训练好的参数? 在训练作业时,需要从预训练的模型中加载部分参数,初始化当前模型。请您通过如下方式加载: 通过如下代码,您可以查看所有的参数。 from moxing.tensorflow.utils.hyper_param_flags import mox_flags

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  • 模型训练

    任务运行环境 AI引擎 AI引擎AI引擎的Python版本。 创建tensorboard任务 创建Tensorboard,详情请参见创建Tensorboard。 自定义引擎 通过引擎的镜像地址自定义增加引擎。 主入口 训练任务的入口文件及入口函数。 计算节点规格 模型训练服务提供的计算节点资源,包括CPU和GPU。

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  • 导入模型

    导入模型 导入模型功能包括: 初始化已存在的模型,根据模型ID生成模型对象。 创建模型模型对象的属性,请参见查询模型详情。 示例模型文件 以PyTorch为例,编写模型文件。PyTorch模型包结构可参考模型包规范介绍。 OBS桶/目录名 ├── resnet │ ├── model

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  • 功能咨询

    旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题? ModelArts训练好后的模型如何获取? AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置? TPE算法优化的超参数必须是分类特征(categorical features)吗 模型可视化作业中各参数的意义? 如何在ModelArts上获

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  • TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止

    signature check failed. This could be because of a time skew. Attempting to adjust the signer 原因分析 OBS限制单次上传文件大小为5GB,TensorFlow保存summary可能是本地缓

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  • 转换逻辑模型为物理模型

    转换逻辑模型为物理模型 功能介绍 转换逻辑模型为物理模型,转换成功则显示转换后的目标模型信息。 异常:目标模型信息的“id”等属性为null时,则需要调用《获取操作结果》接口查看具体报错信息:GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/design/operation-results

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  • 模型配置文件编写说明

    模型配置文件编写说明 模型开发者发布模型时需要编写配置文件config.json。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。 配置文件格式说明 配置文件为JSON格式,参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述

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  • 模型训练

    模型训练 硬盘故障检测模板会预置模型训练工程,无需关注,下面会提供端到端的操作流程,帮助用户快速熟悉模型训练界面操作。 单击菜单栏中的“模型训练”,进入模型训练首页。 可以看到预置的“hardisk_detect”模型训练工程,这是硬盘故障检测模板预置的模型训练工程,本次不使用。

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  • 查询模型列表

    String 模型版本。 model_type String 模型类型,取值为:TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Scikit_Learn/XGBoost/MindSpore/Image/PyTorch。 model_size Long 模型大小,单位为字节数。

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  • 模型测试

    单击界面左下角的“异常检测模型测试”,弹出“异常检测模型测试”代码框,如图3所示。 “是否绘图”请选择“是”,可以通过绘图查看模型的测试验证效果。 图3 异常检测模型测试 单击“异常检测模型测试”代码框左侧的图标。等待模型测试完成。 模型测试打印结果示例,如图4所示。截图仅为模型测试打印结果的一部分,具体以实际打印结果为准。

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  • 模型管理

    模型管理 模型管理简介 创建模型 模型推理

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  • 测试模型

    测试模型 用测试数据测试模型的泛化能力。训练数据可以是带标签或者不带标签的数据,测试数据一定是带标签的数据,方便评估模型执行效果。 单击“训练模型”左下方的“测试模型”,新增“测试模型”内容。 参数配置均保持默认值。 单击“测试模型”代码框左侧的图标,进行模型评估。 模型测试效果会通过表格的形式在下方展示。

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  • 训练模型

    训练模型 特征和算法确定后,可以开始训练模型。 训练模型 单击“模型选择”左下方的“训练模型”。 新增“训练模型”内容,如图1所示。 图1 训练模型 单击“训练模型”代码框左侧的图标,进行模型训练。 模型训练完成后,界面下方展示模型的评估效果。 第一列内容的含义如下所示: 0:标注为0的所有样本。可以理解为标签。

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  • 模型管理

    模型管理 单击菜单栏中的“模型管理”,可在“模型管理”界面查看打包好的模型,如图1所示。 图1 模型管理 父主题: 使用模型训练服务快速训练算法模型

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