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    modelarts作业 更多内容
  • ModelArts Standard资源管理

    ModelArts Standard资源管理 Standard资源池功能介绍 创建Standard专属资源池 管理Standard专属资源池

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  • ModelArts Standard自动学习所创建项目一直在扣费,如何停止计费?

    ModelArts Standard自动学习所创建项目一直在扣费,如何停止计费? 对于使用公共资源池创建的自动学习作业: 登录ModelArts控制台,在自动学习作业列表中,删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中,停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在“在线服务”列表中

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  • ModelArts支持哪些AI框架?

    ModelArts支持哪些AI框架? ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理(即AI应用管理和部署上线)支持的AI框架及其版本,不同模块的呈现方式存在细微差异,各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascen

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  • ModelArts计费模式概述

    ModelArts计费模式概述 ModelArts服务提供包年/包月和按需计费两种计费模式,以满足不同场景下的用户需求。如您需要快速了解ModelArts服务不同计费模式的具体价格,请参见ModelArts价格详情。 包年/包月:一种预付费模式,即先付费再使用,按照订单的购买周期

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  • 如何查看ModelArts消费详情?

    如何查看ModelArts消费详情? 在“费用中心”,您可以根据需求按照账期、产品类型等查询ModelArts的消费详情。本章节以查询“账单详情”为例指导您查看计费情况,如需了解更多的账单情况,请参见查看费用账单。 查询方法: 单击右上方的“费用中心 > 费用账单”进入费用中心详情页面,在左侧导航栏选择“账单管理

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  • 创建ModelArts数据集

    创建ModelArts数据集 在ModelArts进行数据准备,首先需要先创建一个数据集,后续的操作如数据导入、数据分析、数据标注等,都是基于数据集来进行的。 数据集的类型 当前ModelArts支持如下格式的数据集。 图片:对图像类数据进行处理,支持 .jpg、.png、.jpeg、

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  • 创建ModelArts数据清洗任务

    创建ModelArts数据清洗任务 前提条件 数据已准备完成:已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台,在左侧的导航栏中选择“资产管理>数据处理”,进入“数据处理”页面。 在

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  • 创建ModelArts数据增强任务

    创建ModelArts数据增强任务 前提条件 数据已准备完成:已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台,在左侧的导航栏中选择“数据准备>数据处理”,进入“数据处理”页面。 在

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  • 查看ModelArts相关审计日志

    查看ModelArts相关审计日志 在您开启了 云审计 服务后,系统会记录ModelArts的相关操作,且控制台保存最近7天的操作记录。本节介绍如何在云审计服务管理控制台查看最近7天的操作记录。 操作步骤 登录云审计服务管理控制台。 在管理控制台左上角单击图标,选择区域。 在左侧导航

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  • ModelArts Standard资源监控概述

    。具体涉及以下几个方面: 通过ModelArts控制台的总览页查看,具体请参见通过ModelArts控制台查看监控指标。 Standard训练作业:用户在运行训练作业时,可以查看训练作业占用的CPU、GPU或NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 Standard在线服

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  • ModelArts Standard准备工作

    ModelArts Standard准备工作 配置ModelArts Standard访问授权 创建并管理工作空间 创建OBS桶用于ModelArts存储数据

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  • 训练作业的自定义镜像制作流程

    训练作业 自定义镜像 制作流程 如果您已经在本地完成模型开发或训练脚本的开发,且您使用的AI引擎是ModelArts不支持的框架。您可以制作自定义镜像,并上传至SWR服务。您可以在ModelArts使用此自定义镜像创建训练作业,使用ModelArts提供的资源训练模型。 制作流程 图1

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  • 依赖和委托

    list modelarts:devserver:get modelarts:devserver:delete modelarts:devserver:start modelarts:devserver:stop modelarts:devserver:sync 创建实例、查询实

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  • 准备模型训练镜像

    图1 训练作业的自定义镜像制作流程 场景一:预置镜像满足ModelArts训练平台约束,但不满足代码依赖的要求,需要额外安装软件包。 具体案例参考使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型。 场景二:已有本地镜像满足代码依赖的要求,但是不满足ModelArts训练平台约束,需要适配。

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  • 训练作业权限

    /{training_job_id} modelarts:trainJob:delete - √ √ 查询训练作业详情 GET /v2/{project_id}/training-jobs/{training_job_id} modelarts:trainJob:get - √ √

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  • 使用TMS标签实现资源分组管理

    况。 表1 ModelArts的资源类型 资源类型 说明 ModelArts-Notebook ModelArts的开发环境Notebook对应的资源类型。 ModelArts-TrainingJob ModelArts的训练作业对应的资源类型。 ModelArts-RealtimeService

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  • 在ModelArts Standard上运行GPU多机多卡训练作业

    ${default_user} ] && [ ${default_user} != "ma-user" ]; then \ userdel -r ${default_user}; \ useradd -d /home/ma-user -m -u 1000

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  • 使用PyCharm ToolKit创建并调试训练作业

    ToolKit创建并调试训练作业 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,协助用户完成SSH远程连接Notebook、代码上传、提交训练作业、将训练

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  • 给子账号配置训练作业基本使用权限

    训练管理 ModelArts modelarts:trainJob:* modelarts:trainJobLog:* modelarts:aiAlgorithm:* modelarts:image:list modelarts:network:get modelarts:workspace:get

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  • 提交训练作业时,出现xxx isn't existed in train_version错误

    提交训练作业时,出现xxx isn't existed in train_version错误 问题现象 提交训练作业时,出现xxx isn't existed in train_version错误,如下所示。 图1 xxx isn't existed in train_version错误

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  • 在ModelArts AI Gallery发布技能

    ModelArts AI Gallery发布技能 开发者完成技能的开发、调试后,可以把自己的技能分享发布至ModelArts AI Gallery中,同时您可以设置相关费用,基于其他用户的订购,可收到相应的报酬。 前提条件 已完成技能开发,且技能已完成安装调试,调试结果满足业务诉求。

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