AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    ai在线训练 更多内容
  • 在线校验功能

    在线校验功能 在线校验是Ustore独创的运行过程中可以有效预防页面因编码逻辑错误导致的逻辑损坏,默认开启,业务现网请保持开启。性能场景除外。 关闭: gs_guc reload -Z datanode -N all -I all -c "ustore_attr='';" 打开:

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  • 在线检索日志

    在线检索日志 操作场景 FusionInsight Manager支持在线检索并显示组件的日志内容,用于问题定位等其他日志查看场景。 操作步骤 登录FusionInsight Manager。 选择“运维 > 日志 > 在线检索”。 图1 在线检索 根据所需查询日志分别填写表1各

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  • 从训练中选择元模型

    例如此处只选择在线服务,那您导入后只能部署为在线服务。当前支持“在线服务”、“批量服务”和“边缘服务”。 确认信息填写无误,单击“立即创建”,完成AI应用的创建。 在AI应用列表中,您可以查看刚创建的AI应用及其对应的版本。当AI应用状态变更为“正常”时,表示AI应用导入成功。在

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  • 训练作业调试

    = estimator.fit(wait=False, job_name='my_training_job') 步骤2:本地训练作业完成后,可以创建为在线训练作业。当“train_instance_type”为训练环境规格时,表示创建的是在线训练。 1 2 3 4 5

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  • 常见问题

    可以只使用SFS Turbo HPC型文件系统支撑AI训练吗? 当数据规模较小,不存在冷热数据分级降本诉求,又希望能方便快捷的构建AI训练系统时,可以选择只使用SFS Turbo高性能文件存储支撑AI训练。 可以基于OBS对象存储支撑AI自动驾驶、大模型训练吗? OBS为容量型存储,在时延、带

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  • 常见问题

    可以只使用SFS Turbo HPC型文件系统支撑AI训练吗? 当数据规模较小,不存在冷热数据分级降本诉求,又希望能方便快捷的构建AI训练系统时,可以选择只使用SFS Turbo高性能文件存储支撑AI训练。 可以基于OBS对象存储支撑AI自动驾驶、大模型训练吗? OBS为容量型存储,在时延、带

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  • 在线仿真处理

    右侧数据列表中显示所选目录中所拥有的文件夹和数据信息。 勾选一条或多条待处理数据记录,单击“在线处理”。 弹出“在线处理”对话框,如图2所示。 图2 在线处理对话框 选择应用和指定输出目录,单击“确认”进行在线处理。 “选择应用”:选择云上在线处理使用的软件。 “指定输出目录”:单击“指定输出目录”后的下拉

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  • 管理在线服务

    管理在线服务 您可以对在线作业进行“编辑”、“启动”、“开通”、“停止”、“删除”等操作。您也可以通过单击在线服务名称查看在线服务的详细信息。 编辑服务 用户可以通过“编辑”在线服务修改该参数信息进行计算。生成的数据会覆盖原来的在线服务计算生成的数据。“部署中”的在线服务不支持编辑。操作步骤如下:

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  • 清理在线任务

    清理在线任务 表1 清理在线任务 REST URL格式 访问方法 URI DELETE https://ip/v1/om/device/tasks 接口功能 清理在线任务 接口说明 第三方APP调用清理在线任务接口关闭所有在线应用 响应数据 参见表2 参数 参数名称 可选/必选/条件必选

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  • 在线仿真配置

    在线仿真配置 使用在线仿真器,需要用户进行一些单独配置。 关闭锁屏。 图1 关闭锁屏 调整屏幕分辨率。 图2 调整屏幕分辨率 修改默认浏览器(改成chrome或firefox,使用KDE自带的Konqueror目前有兼容问题)。 图3 修改默认浏览器 父主题: 在线仿真

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  • 在线卸载磁盘

    查看磁盘列表中对应磁盘的“状态”栏。 弹性云服务器 启动、关机、重启等操作过程中,不建议进行在线卸载云硬盘的操作。 对于支持在线卸载云硬盘的操作系统以外其他操作系统的弹性 云服务器 ,不建议进行在线卸载云硬盘操作。 对于Linux弹性云 服务器 在线卸载云硬盘后重新挂载云硬盘,可能会存在挂载前后盘符发生变化的情况

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  • 使用AI市场物体检测YOLOv3

    使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练,将数据集切分后进行部署在线服务报错,日志如下:TypeError: Cannot interpret feed_dict key

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  • ModelArts使用简介

    ModelArts使用简介 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,通过AI开发全流程管理助您智能、高效地创建AI模型和一键模型部署到云、边、端。 ModelArts的AI Gallery中预置了大量的模型、算法、数据和Notebook等资产,供初学者快速上手使用;M

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  • 部署上线

    部署上线 部署上线 部署上线操作即将模型部署为在线服务,并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后,可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中,待训练状态变为“等待输入”,双击“服务部署”节点,完成相关参数配置。 在服务部署页面,选择部署上线使用的资源规格。

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  • 与其他服务的关系

    Notebook实例中的数据或代码文件存储在OBS中。 训练模型 训练作业使用的数据集存储在OBS中。 训练作业的运行脚本存储在OBS中。 训练作业输出的模型存储在指定的OBS中。 训练作业的过程日志存储在指定的OBS中。 AI应用管理 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中,创建AI应用时,从OBS中导入已有的模型文件。

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  • ModelArts与其他服务的关系

    Notebook实例中的数据或代码文件存储在OBS中。 训练模型 训练作业使用的数据集存储在OBS中。 训练作业的运行脚本存储在OBS中。 训练作业输出的模型存储在指定的OBS中。 训练作业的过程日志存储在指定的OBS中。 AI应用管理 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中,创建AI应用时,从OBS中导入已有的模型文件。

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  • 修订记录

    1。创建Notebook实例或使用常用框架创建训练作业时,可选择TenorFlow 2.1。 使用常用框架训练模型 8.1-Notebook简介 模型管理新增支持python3.7的runtime环境。 2020-04-07 支持Ascend训练AI市场提供了可用于Ascend训练的云端算法。 部署上线,开放支持Ascend推理能力。

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  • 查询

    查询 查询训练参数 # 查询训练规格列表 > python manage.py query train flavor --cfg algorithms/ivgSegmentation/config/sample/config.py # 查询训练引擎列表 > python manage

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  • 功能介绍

    网络结构及模型参数配置2 模型训练 模型训练多维度可视化监控,包括训练精度/损失函数曲线、GPU使用率、训练进度、训练实时结果、训练日志等。 图15 训练指标和中间结果可视化 图16 训练过程资源监控 支持多机多卡环境下的模型分布式训练,大幅度提升模型训练的速度,满足海量样本数据加速训练的需求。 图17

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  • 使用自定义算法构建模型(手写数字识别)

    训练模型。如果未生成model文件夹或者训练模型,可能是训练输入数据不完整导致,请检查训练数据上传是否完整,并重新训练。 图4 训练输出路径 Step5 推理部署 模型训练完成后,可以创建AI应用,将AI应用部署为在线服务。 在ModelArts管理控制台,单击左侧导航栏中的“

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  • 套餐包简介

    ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包,面向有AI基础的开发者,提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能,包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和部署上线流程。涉及计费项包含:模型开发环境(Notebook)、模型训练训练作业)、部署上线(在线服务)。 父主题: 购买套餐包

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