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。

 
 

    modelarts 训练作业 更多内容
  • Pytorch Mox日志反复输出

    Pytorch Mox日志反复输出 问题现象 ModelArts训练作业算法来源选用常用框架的Pytorch引擎,在训练作业运行时Pytorch Mox日志会每个epoch都打印Mox版本,具体日志如下: INFO:root:Using MoXing-v1.13.0-de803ac9

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  • 使用ma-cli ma-job get-flavor命令查询ModelArts训练资源规格

    资源规格类型,如果不指定默认返回所有的资源规格。 -v / --verbose Bool 否 显示详细的信息开关,默认关闭。 示例 查看训练作业的资源规格及类型。 ma-cli ma-job get-flavor 父主题: 使用ma-cli ma-job命令提交ModelArts训练作业

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  • TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止

    TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 问题现象 ModelArts训练作业出现如下报错: Encountered Unknown Error EntityTooLarge Your proposed upload exceeds the maximum

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  • 基于训练作业启动PyTorch DDP on Ascend加速卡训练示例

    下的“*.log”文件将会被自动上传至ModelArts训练作业的日志目录(OBS)。如果本地相应目录没有生成大小>0的日志文件,则对应的父级目录也不会上传。因此,PyTorch NPU的plog日志是按worker存储的,而不是按rank id存储的(这是区别于MindSpore的)。目前,PyTorch

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  • 无法导入模块

    无法导入模块 问题现象 ModelArts训练作业导入模块时日志报错: Traceback (most recent call last):File "project_dir/main.py", line 1, in <module>from module_dir import module_file

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  • ModelArts CLI命令功能介绍

    ModelArts CLI统称为ma-cli。ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互,使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交 DLI Spark作业、OBS数据复制等。 使用场景

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  • 拷贝数据至容器中空间不足

    拷贝数据至容器中空间不足 问题现象 ModelArts训练作业运行时,日志中遇到如下报错,导致数据无法复制至容器中。 OSError:[Errno 28] No space left on device 原因分析 数据下载至容器的位置空间不足。 处理方法 请排查是否将数据下载至“

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  • 训练过程中无法找到so文件

    训练过程中无法找到so文件 问题现象 ModelArts训练作业运行时,日志中遇到如下报错,导致训练失败: libcudart.so.9.0 cannot open shared object file no such file or directory 原因分析 编译生成s

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  • 准备工作

    添加授权:按下图所示,依次单击“所有用户”“已有委托”并选中委托 modelarts_agency ,阅读并勾选声明单击“创建”。 创建训练作业:访问ModelArts训练作业控制台,单击“创建训练作业”,进入创建训练作业页面。 图21 进入创建训练作业页面 创建训练作业:按下图所示,填写名称,选择对应预制框架。选择步骤2

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  • 准备工作

    添加授权:按下图所示,依次单击“所有用户”“已有委托”并选中委托 modelarts_agency ,阅读并勾选声明单击“创建”。 创建训练作业:访问ModelArts训练作业控制台,单击“创建训练作业”,进入创建训练作业页面。 图21 进入创建训练作业页面 创建训练作业:按下图所示,填写名称,选择对应预制框架。选择步骤2

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  • 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?

    AI应用”页面中直接部署。 支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery,共享给其他用户。 支持创建新版本 创建新版本,仅支持从ModelArts训练作业、OBS、模型模板、或 自定义镜像 中选择元模型。无法从原自动学习项目中,创建新版本。 支持删除模型或其模型版本 父主题: 使用窍门

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  • 开发环境

    开发环境 软件开发的历史,就是一部降低开发者成本,提升开发体验的历史。在AI开发阶段,ModelArts也致力于提升AI开发体验,降低开发门槛。ModelArts开发环境,以云原生的资源使用和开发工具链的集成,目标为不同类型AI开发、探索、教学用户,提供更好云化AI开发体验。 ModelArts

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  • 开发环境介绍

    支持SSH远程连接功能,通过SSH连接启动实例,在本地调试就可以操作实例,方便调试。 ModelArts开发环境提供的预置镜像支持功能开发后,直接提到ModelArts训练作业中进行训练。 为了简化操作,ModelArts的Notebook,同一个Notebook实例中支持不同引擎之间的切换。

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  • 委托和依赖

    在工作流中管理ModelArts训练作业 工作空间 ModelArts modelarts:workspace:get modelarts:workspace:getQuotas 在工作流中使用ModelArts工作空间 管理数据 OBS obs:bucket:ListAllMybuckets(获取桶列表)

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  • 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?

    在自动学习页面中,仅支持部署为在线服务,如需部署为批量服务或边缘服务,可在“AI应用管理 > AI应用”页面中直接部署。 支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery,共享给其他用户。 支持创建新版本 创建新版本,仅支持从ModelArts训练作业、OBS、模型模板、或自定义镜像中选择元模型。无法从原自动学习项目中,创建新版本。

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  • Step6 在ModelArts上创建训练作业

    Step6 在ModelArts上创建训练作业 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“训练管理 > 训练作业”,默认进入“训练作业”列表。 在“创建训练作业”页面,填写相关参数信息,然后单击“提交”。 创建方式:选择“自定义算法” 启动方式:选择“自定义” 镜像地址:“swr

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  • ModelArts

    运行第一条Workflow 开发一条Workflow 开发工具 在 AI 开发过程中搭建开发环境、选择AI框架、选择算法、调试代码、安装相应软件或者硬件加速驱动库都不是容易的事情,使得学习 AI 开发上手慢门槛高。为了解决这些问题,ModelArts开发工具Notebook简化了整个开发过程,以降低开发门槛。

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  • ModelArts

    RES实践样例 使用RES完成电商推荐 04 API 通过RES开放的API和调用示例,您可以使用RES的数据源、场景、训练作业等相关接口功能。 API文档 数据源 场景 训练作业 在线服务 02 购买 RES提供两种计费方式供您选择:解决方案定制计费和按需计费。 计费方式 产品价格详情 03

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  • ModelArts

    图说ModelArts 图说ModelArts 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转ModelArts 01 了解 了解华为云ModelArts的产品架构、功能和基础知识,有助于您更准确地匹配实际业务,让AI开发变得更简单、更方便。 产品介绍 什么是ModelArts ModelArts功能介绍

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  • Step6 在ModelArts上创建训练作业

    Step6 在ModelArts上创建训练作业 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“训练管理 > 训练作业”,默认进入“训练作业”列表。 在“创建训练作业”页面,填写相关参数信息,然后单击“提交”。 创建方式:选择“自定义算法” 启动方式:选择“自定义” 镜像地址:“swr

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  • ModelArts

    为什么需要云上AI开发 视频介绍 06:30 为什么需要云上AI开发 云上AI开发-调试代码 操作指导 23:43 云上AI开发-Notebook调试代码 云上AI开发-运行训练作业 操作指导 16:08 云上AI开发-运行训练作业 云上AI开发总结 操作指导 02:29 云上AI开发总结

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