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推理代码 更多内容
  • 什么是ModelArts

    使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。 面向不同经验的AI开发者,提供便捷易用的使用流程。例如,面向业务开发者,不需关注模型或编码,可使用自动学习流程快速构建AI应用;面向AI初学者,不需关注模型开发,使用预置算法构建AI应用;面向AI工程师,提供

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  • ModelArts集群

    若使用容器命令行方式构建,参考命令为docker commit {container-id} new_image:1.0 本地镜像构建完成后,需要将镜像上传到八爪鱼平台镜像仓库。 4.2.2 推理服务 推理服务镜像同训练任务镜像一样,必须内置一个用户名为“ma-user”,组名为“ma-group

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  • 云端推理

    单击“确定”,创建一个Webide环境。 待环境创建完成后,单击模型包所在行对应的“开发环境”列,从下拉框中选择新建的Webide环境,如图1所示。 图1 切换Webide开发环境 单击模型包所在行,对应“操作”列的图标,进入Webide代码编辑界面。 在左侧代码目录中展开与模型包同名的文件夹,然后单击“metadata

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  • 推理服务

    推理服务 云端推理框架提供模型云端运行框架环境,用户可以在线验证模型推理效果,无须从零准备计算资源、搭建推理框架,只需将模型包加载到云端推理框架,一键发布成云端Web Service推理服务,帮助用户高效低成本完成模型验证。 其中,“推理服务”主界面默认展示所有推理服务,用户可查

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  • 模型推理

    模型推理 将数据输入模型进行推理推理结束后将推理结果返回。 接口调用 virtual HiLensEC hilens::Model::Infer(const InferDataVec & inputs, InferDataVec & outputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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  • 模型推理

    模型推理 模型初始化成功后,调用infer接口进行模型推理。灌入一组数据,并得到推理结果。输入数据的类型不是uint8或float32数组组成的list将会抛出一个ValueError。 接口调用 hilens.Model.infer(inputs) 参数说明 表1 参数说明 参数名

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  • 推理服务测试

    推理服务测试 推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景:部署在线服务Predictor的推理预测

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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。 ModelArtsAI 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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  • 通过OBS导入AI应用时,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导入AI应用时,如何编写打印日志代码才能在ModelArts日志查询界面看到日志? 问题现象 用户通过OBS导入AI应用时,选择使用基础镜像,用户自己编写了部分推理代码实现自己的推理逻辑,出现故障后希望通过故障日志排查定位故障原因,但是通过logger打印日志无法在在线服务的日志中查看到部分内容。

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  • 从训练中选择元模型

    在实际部署时拉取。当单个模型文件大小超过5GB时,必须配置“动态加载”。 “AI引擎” 元模型使用的推理引擎,选择训练作业后会自动匹配。 “推理代码推理代码自定义AI应用的推理处理逻辑。显示推理代码URL,您可以直接复制此URL使用。 “运行时依赖” 罗列选中模型对环境的依赖

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  • pipeline应用准备

    下载好模型后,需要编写推理脚本。为了便于讲解,本指导中所需的代码已发布在ModelArts代码仓,可以使用如下命令下载推理脚本样例代码: cd /home_host/work git clone https://gitee.com/ModelArts/modelarts-ascend.git

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  • 在推理生产环境中部署推理服务

    Step2 部署模型 在ModelArts控制台的AI应用管理模块中,将模型部署为一个AI应用。 登录ModelArts控制台,单击“AI应用管理 > AI应用 > 创建”,开始创建AI应用。 图2 创建AI应用 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数,设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。

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  • ModelArts Train

    ModelArts Train 功能 通过编排ModelArts Train算子,实现在 DataArts Studio 中调度ModelArts工作流。 前提条件 已在ModelArts平台中完成工作空间的创建,具体请参考创建工作空间。 已在ModelArts平台中完成工作流的创建,具体请参考创建工作流。

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  • 华为HiLens和ModelArts的关系

    华为HiLens和ModelArts的关系 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,核心功能是模型训练。华为HiLens偏AI应用开发,并实现端云协同推理和管理。 您可以使用ModelArts训练算法模型,然后在ModelArts或者华为HiLens中转换成华为HiL

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  • 推理服务访问公网

    "http://{proxy_server_private_ip}:3128", "https": "http://{proxy_server_private_ip}:3128" } 服务器 私有IP获取如下图所示: 图4 E CS 私有IP 地址调用 在推理代码中,使用服务URL进行业务请求,如:

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  • 初识ModelArts

    初识ModelArts 父主题: 图解ModelArts

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  • ModelArts网络

    ModelArts网络 ModelArts网络与VPC介绍 ModelArts网络是承载ModelArts资源池节点的网络连接,基于华为云的VPC进行封装,对用户仅提供网络名称以及CIDR网段的选择项,为了防止在打通VPC的时候有网段的冲突,因此提供了多个CIDR网段的选项,用户可以根据自己的实际情况进行选择。

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  • 在开发环境中部署本地服务进行调试

    ime。 示例代码ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 TensorFlow1.8本地推理示例代码 需要在环境中配置“tensorflow_model_server”,可调用SDK接口快速配置,请参考如下示例代码。

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  • 准备镜像

    Step9 构建推理代码 提前在ECS中构建推理代码,用于后续在推理生产环境中部署推理服务。 执行GIT安装命令。 sudo yum update sudo yum install git 解压AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip代码包。 unzip

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  • MXNet-py27通用模板

    模型推理代码文件必选,其文件名必须为“customize_service.py”,“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示: model/ │ ├── 模型文件 //必

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  • Caffe-CPU-py36通用模板

    模型推理代码文件必选,其文件名必须为“customize_service.py”,“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示: model/ │ ├── 模型文件 //必

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