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。

 
 

    pycharm运行机器学习代码 更多内容
  • 机器学习端到端场景

    placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001,10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch

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  • ModelArts

    03:32 JupyterLab简介 VS Code Toolkit 视频介绍 05:40 VS Code Toolkit功能介绍 操作指导 自动学习之图像分类 操作指导 04:08 自动学习之图像分类 自动学习之预测分析 操作指导 03:30 自动学习之预测分析 自动学习之物体检测 操作指导

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  • 运行代码

    运行代码 您可以通过以下的任意方式来使用当前选定的解释器运行代码: 单击CodeArts IDE主工具栏上的“开始执行(不调试)”按钮 (),以启动内置的“当前文件”启动配置。 在代码编辑器的任意位置右键单击,并选择“在终端中运行 Python 文件”。如果您在选定的代码块上调用此命令,则可以仅运行该部分代码。

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  • 运行/调试代码

    运行/调试代码 准备好工程后,可以根据实际需要运行或调试代码。 操作步骤 进入CodeArts IDE Online代码编辑界面。 单击左上角,选择“查看 >调试”。 在调试任务下拉框中选择“新增配置”。 选择“Launch Program”。 编辑launch.json文件,根据自动补全给出的提示填写相关参数。

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  • 代码运行故障

    代码运行故障 Notebook运行代码报错,在'/tmp'中到不到文件 Notebook无法执行代码,如何处理? 运行训练代码,出现dead kernel,并导致实例崩溃 如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误? 开发环境提示空间不足,如何解决? 如何处理使用opencv

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  • 本地IDE(PyCharm)

    本地IDE(PyCharmPyCharm Toolkit插件连接Notebook PyCharm手动连接Notebook PyCharm Toolkit提交训练作业 在PyCharm中上传数据至Notebook 父主题: 本地IDE

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  • PyCharm Toolkit使用

    提交训练作业报错 部署上线时,出现错误 如何查看PyCharm ToolKit的错误日志 如何通过PyCharm ToolKit创建多个作业同时训练? 使用PyCharm ToolKit ,提示Error occurs when accessing to OBS

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  • PyCharm ToolKit介绍

    PyCharm ToolKit介绍 由于AI开发者会使用PyCharm工具开发算法或模型,为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境,ModelArts提供了一个PyCharm插件工具PyCharm ToolKit(插件下载请参见通过Marketplace安装),协助

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  • PyCharm ToolKit连接Notebook

    远程调试 单击本地IDE右下角interpreter,选择Notebook的python解释器。 图9 选择Python解释器 像本地运行代码一样,直接单击运行按钮运行代码即可,此时虽然是在本地IDE点的运行按钮,实际上运行的是云端Notebook里的代码,日志可以回显在本地的日志窗口。

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  • 使用MLS预置算链进行机器学习建模

    设置保存模型参数 单击导航栏运行算链,如图4所示。运行过程需要几分钟,请耐心等待。当所有节点都变为绿色,表示算链运行成功,如图5所示。 图4 单击运行 图5 训练算链运行成功 当算链运行完毕后,选中任意节点,右键选择“展示运行结果”,查看该节点的运行结果,如图6所示。 如果无运行结果,如图7所

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  • 代码运行常见错误

    代码运行常见错误 Notebook无法执行代码,如何处理? 运行训练代码,出现dead kernel,并导致实例崩溃 如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误? 开发环境提示空间不足,如何解决? 如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃? 使用Wind

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  • ML Studio简介

    Studio简介 ML Studio是什么 ML Studio简称MLS,是ModelArts中的一个支持可视化机器学习建模的企业级AI开发工具,支持用户通过浏览器以全代码、少代码甚至零代码的方式开发AI模型。 MLS提供了图形化模型探索开发环境、丰富的预置算子和预置算链,并支持编

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  • 修订记录

    2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节,加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化,更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节,针对AutoML自动机器学习,输出场景化资料。 模型管理界面优化,更新模型管理。 删除模型管理界面的云端推理入口,更新云端推理框架。

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  • PyCharm-Plugin

    PyCharm-Plugin 在Python主流开发工具(PyCharm)上实现一键生成python模板工程、打包、部署等功能。 获取插件(插件.sha256)。 打开JetBrains PyCharm,单击“File”菜单,选择“Settings ”,在弹出界面的菜单中选择“P

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  • PyCharm手动连接Notebook

    的在本地PyCharm中编码、调测并运行运行实际环境为云上开发环境,资源为云上昇腾AI处理器资源。可以做到本地编写修改代码,直接在云上环境运行。 像本地运行代码一样,直接单击运行按钮运行代码即可,此时虽然是在本地IDE单击的运行按钮,实际上运行的是云端开发环境里的代码,日志可以回显在本地的日志窗口。

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  • 本地开发的MindSpore模型迁移至云上训练

    训练数据和训练代码上传至云端Notebook。可借助OBS Browser+把下载好的训练数据上传至OBS,具体安装步骤请见安装OBS Browser+。 新建data-flower桶,把训练数据flower_photos文件夹通过OBS Browser+上传至对应的OBS,并新

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  • PyCharm Toolkit插件连接Notebook

    PyCharm Toolkit插件连接Notebook PyCharm ToolKit介绍 下载并安装ToolKit工具 PyCharm ToolKit连接Notebook 父主题: 本地IDE(PyCharm

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  • 本地调用

    Interpreter”。 在页面上方选择您的Python安装路径,如图 PyCharm配置python环境所示。选择好目标Python之后单击页面下方“Apply”完成配置。 图1 PyCharm配置python环境 在PyCharm中新建一个项目,并单击左下方“Termina

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  • 本地调用

    Interpreter”。 在页面上方选择您的Python安装路径,如图 PyCharm配置python环境所示。选择好目标Python之后单击页面下方“Apply”完成配置。 图1 PyCharm配置python环境 在PyCharm中新建一个项目,并单击左下方“Termina

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  • 日志提示“ Network is unreachable”

    models中的pretrained置为了True,日志中出现如下报错: ‘OSError: [Errno 101] Network is unreachable’ 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 因为安全性问题,ModelArts内部训练机器不能访问外网。 处理方法 将pretrained改成fa

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  • 本地IDE连接Notebook

    使用本地IDE远程连接Notebook准备环境 使用本地IDE如PyCharm开发工作流,您只需专注于本地代码开发即可。PyCharm连接Notbook操作请参见配置本地IDE(PyCharm ToolKit连接)或配置本地IDE(PyCharm手动连接)。 在本地IDE的终端运行如下命令进行环境准备。Python版本要求:3

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