- 最新动态
- 功能总览
- 服务公告
- 产品介绍
- 计费说明
- 快速入门
-
ModelArts用户指南(Standard)
- ModelArts Standard使用流程
- ModelArts Standard准备工作
- ModelArts Standard资源管理
- 使用自动学习实现零代码AI开发
- 使用Workflow实现低代码AI开发
- 使用Notebook进行AI开发调试
- 数据准备与处理
- 使用ModelArts Standard训练模型
- 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
- 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
- ModelArts Standard资源监控
- 使用CTS审计ModelArts服务
- ModelArts用户指南(Studio)
- ModelArts用户指南(Lite Server)
- ModelArts用户指南(Lite Cluster)
- ModelArts用户指南(AI Gallery)
-
最佳实践
- ModelArts最佳实践案例列表
- 昇腾能力应用地图
- DeepSeek系列模型推理
-
LLM大语言模型训练推理
- 在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类
- 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导(6.3.912)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
- 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)
- 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)
- 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
- 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)
- 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)
- 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
- 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
- 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
- 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
- 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)
- 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
- 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
- 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)
- 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)
- 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)
- 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)
- 主流开源大模型基于LIte Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905)
- 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)
- 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905)
-
MLLM多模态模型训练推理
- Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
- Qwen-VL模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
- Qwen-VL基于Lite Server适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.912)
- Qwen-VL基于Lite Server适配PyTorch NPU的推理指导(6.3.909)
- MiniCPM-V2.6基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
- MiniCPM-V2.0推理及LoRA微调基于Lite Server适配PyTorch NPU指导(6.3.910)
- InternVL2基于LIte Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
- LLaVA-NeXT基于Lite Server适配PyTorch NPU训练微调指导(6.3.912)
- LLaVA模型基于Lite Server适配PyTorch NPU预训练指导(6.3.912)
- LLaVA模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)
- Llama 3.2-Vision基于Lite Server适配Pytorch NPU训练微调指导(6.3.912)
- LLaMA-VID基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)
- moondream2基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导
-
文生图模型训练推理
- FlUX.1基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.912)
- FLUX.1基于DevSever适配PyTorch NPU Finetune&Lora训练指导(6.3.911)
- Hunyuan-DiT基于Lite Server部署适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
- SD3.5基于Lite Server适配PyTorch NPU的推理指导(6.3.912)
- SD3基于Lite Server适配PyTorch NPU的训练指导(6.3.912)
- SD3 Diffusers框架基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.912)
- SD1.5&SDXL Diffusers框架基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
- SD1.5&SDXL Kohya框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
- SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的LoRA训练指导(6.3.908)
- SD3 Diffusers框架基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)
- SDXL&SD1.5 ComfyUI基于Lite Cluster适配NPU推理指导(6.3.906)
- SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.905)
- SDXL基于Lite Server适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.905)
- SDXL基于Lite Server适配PyTorch NPU的LoRA训练指导(6.3.905)
- SD1.5基于Lite Server适配PyTorch NPU Finetune训练指导(6.3.904)
- Open-Clip基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导
- AIGC工具tailor使用指导
- 文生视频模型训练推理
- 数字人模型训练推理
- 内容审核模型训练推理
- GPU业务迁移至昇腾训练推理
- Standard权限管理
- Standard自动学习
- Standard开发环境
- Standard模型训练
- Standard推理部署
- 历史待下线案例
-
API参考
- 使用前必读
- API概览
- 如何调用API
-
Workflow工作流管理
- 获取Workflow工作流列表
- 新建Workflow工作流
- 删除Workflow工作流
- 查询Workflow工作流
- 修改Workflow工作流
- 总览Workflow工作流
- 查询Workflow待办事项
- 在线服务鉴权
- 创建在线服务包
- 获取Execution列表
- 新建Workflow Execution
- 删除Workflow Execution
- 查询Workflow Execution
- 更新Workflow Execution
- 管理Workflow Execution
- 管理Workflow StepExecution
- 获取Workflow工作流节点度量信息
- 新建消息订阅Subscription
- 删除消息订阅Subscription
- 查询消息订阅Subscription详情
- 更新消息订阅Subscription
- 创建工作流定时调度
- 查询工作流定时调度详情
- 删除工作流定时调度信息
- 更新工作流定时调度信息
-
开发环境管理
- 创建Notebook实例
- 查询Notebook实例列表
- 查询所有Notebook实例列表
- 查询Notebook实例详情
- 更新Notebook实例
- 删除Notebook实例
- 通过运行的实例保存成容器镜像
- 查询Notebook支持的有效规格列表
- 查询Notebook支持的可切换规格列表
- 查询运行中的Notebook可用时长
- Notebook时长续约
- 启动Notebook实例
- 停止Notebook实例
- 获取动态挂载OBS实例信息列表
- 动态挂载OBS
- 获取动态挂载OBS实例详情
- 动态卸载OBS
- 添加资源标签
- 删除资源标签
- 查询Notebook资源类型下的标签
- 查询支持的镜像列表
- 注册自定义镜像
- 查询用户镜像组列表
- 查询镜像详情
- 删除镜像
-
训练管理
- 创建算法
- 查询算法列表
- 查询算法详情
- 更新算法
- 删除算法
- 获取支持的超参搜索算法
- 创建训练实验
- 创建训练作业
- 查询训练作业详情
- 更新训练作业描述
- 删除训练作业
- 终止训练作业
- 查询训练作业指定任务的日志(预览)
- 查询训练作业指定任务的日志(OBS链接)
- 查询训练作业指定任务的运行指标
- 查询训练作业列表
- 查询超参搜索所有trial的结果
- 查询超参搜索某个trial的结果
- 获取超参敏感度分析结果
- 获取某个超参敏感度分析图像的路径
- 提前终止自动化搜索作业的某个trial
- 获取自动化搜索作业yaml模板的信息
- 获取自动化搜索作业yaml模板的内容
- 创建训练作业标签
- 删除训练作业标签
- 查询训练作业标签
- 获取训练作业事件列表
- 创建训练作业镜像保存任务
- 查询训练作业镜像保存任务
- 获取训练作业支持的公共规格
- 获取训练作业支持的AI预置框架
- AI应用管理
- APP认证管理
- 服务管理
- 资源管理
- DevServer管理
- 授权管理
- 工作空间管理
- 配额管理
- 资源标签管理
- 节点池管理
- 应用示例
- 权限策略和授权项
- 公共参数
-
历史API
-
数据管理(旧版)
- 查询数据集列表
- 创建数据集
- 查询数据集详情
- 更新数据集
- 删除数据集
- 查询数据集的统计信息
- 查询数据集监控数据
- 查询数据集的版本列表
- 创建数据集标注版本
- 查询数据集版本详情
- 删除数据集标注版本
- 查询样本列表
- 批量添加样本
- 批量删除样本
- 查询单个样本信息
- 获取样本搜索条件
- 分页查询团队标注任务下的样本列表
- 查询团队标注的样本信息
- 查询数据集标签列表
- 创建数据集标签
- 批量修改标签
- 批量删除标签
- 按标签名称更新单个标签
- 按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件
- 批量更新样本标签
- 查询数据集的团队标注任务列表
- 创建团队标注任务
- 查询团队标注任务详情
- 启动团队标注任务
- 更新团队标注任务
- 删除团队标注任务
- 创建团队标注验收任务
- 查询团队标注验收任务报告
- 更新团队标注验收任务状态
- 查询团队标注任务统计信息
- 查询团队标注任务成员的进度信息
- 团队成员查询团队标注任务列表
- 提交验收任务的样本评审意见
- 团队标注审核
- 批量更新团队标注样本的标签
- 查询标注团队列表
- 创建标注团队
- 查询标注团队详情
- 更新标注团队
- 删除标注团队
- 向标注成员发送邮件
- 查询所有团队的标注成员列表
- 查询标注团队的成员列表
- 创建标注团队的成员
- 批量删除标注团队成员
- 查询标注团队成员详情
- 更新标注团队成员
- 删除标注团队成员
- 查询数据集导入任务列表
- 创建导入任务
- 查询数据集导入任务的详情
- 查询数据集导出任务列表
- 创建数据集导出任务
- 查询数据集导出任务的状态
- 同步数据集
- 查询数据集同步任务的状态
- 查询智能标注的样本列表
- 查询单个智能标注样本的信息
- 分页查询智能任务列表
- 启动智能任务
- 获取智能任务的信息
- 停止智能任务
- 查询处理任务列表
- 创建处理任务
- 查询数据处理的算法类别
- 查询处理任务详情
- 更新处理任务
- 删除处理任务
- 查询数据处理任务的版本列表
- 创建数据处理任务版本
- 查询数据处理任务的版本详情
- 删除数据处理任务的版本
- 查询数据处理任务版本的结果展示
- 停止数据处理任务的版本
- 开发环境(旧版)
- 训练管理(旧版)
-
数据管理(旧版)
- SDK参考
- 场景代码示例
-
故障排除
- 通用问题
- 自动学习
-
开发环境
- 环境配置故障
- 实例故障
- 代码运行故障
- JupyterLab插件故障
-
VS Code连接开发环境失败故障处理
- 在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,未弹出VS Code窗口
- 在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,VS Code打开后未进行远程连接
- VS Code连接开发环境失败时的排查方法
- 远程连接出现弹窗报错:Could not establish connection to xxx
- 连接远端开发环境时,一直处于"Setting up SSH Host xxx: Downloading VS Code Server locally"超过10分钟以上,如何解决?
- 连接远端开发环境时,一直处于"Setting up SSH Host xxx: Copying VS Code Server to host with scp"超过10分钟以上,如何解决?
- 远程连接处于retry状态如何解决?
- 报错“The VS Code Server failed to start”如何解决?
- 报错“Permissions for 'x:/xxx.pem' are too open”如何解决?
- 报错“Bad owner or permissions on C:\Users\Administrator/.ssh/config”如何解决?
- 报错“Connection permission denied (publickey)”如何解决
- 报错“ssh: connect to host xxx.pem port xxxxx: Connection refused”如何解决?
- 报错"ssh: connect to host ModelArts-xxx port xxx: Connection timed out"如何解决?
- 报错“Load key "C:/Users/xx/test1/xxx.pem": invalid format”如何解决?
- 报错“An SSH installation couldn't be found”或者“Could not establish connection to instance xxx: 'ssh' ...”如何解决?
- 报错“no such identity: C:/Users/xx /test.pem: No such file or directory”如何解决?
- 报错“Host key verification failed.'或者'Port forwarding is disabled.”如何解决?
- 报错“Failed to install the VS Code Server.”或“tar: Error is not recoverable: exiting now.”如何解决?
- VS Code连接远端Notebook时报错“XHR failed”
- VS Code连接后长时间未操作,连接自动断开
- VS Code自动升级后,导致远程连接时间过长
- 使用SSH连接,报错“Connection reset”如何解决?
- 使用MobaXterm工具SSH连接Notebook后,经常断开或卡顿,如何解决?
- VS Code连接开发环境时报错Missing GLIBC,Missing required dependencies
- 使用VSCode-huawei,报错:卸载了‘ms-vscode-remote.remot-sdh’,它被报告存在问题
- 使用VS Code连接实例时,发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配
- VSCode远程连接时卡顿,或Python调试插件无法使用如何处理?
-
自定义镜像故障
- Notebook自定义镜像故障基础排查
- 镜像保存时报错“there are processes in 'D' status, please check process status using 'ps -aux' and kill all the 'D' status processes”或“Buildimge,False,Error response from daemon,Cannot pause container xxx”如何解决?
- 镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决?
- 保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决?
- 镜像保存时报错“The container size (xG) is greater than the threshold (25G)”如何解决?
- 镜像保存时报错“BuildImage,True,Commit successfully|PushImage,False,Task is running.”
- 使用自定义镜像创建Notebook后打开没有kernel
- 用户自定义镜像自建的conda环境会查到一些额外的包,影响用户程序,如何解决?
- 用户使用ma-cli制作自定义镜像失败,报错文件不存在(not found)
- 用户使用torch报错Unexpected error from cudaGetDeviceCount
- 其他故障
-
训练作业
- OBS操作相关故障
-
云上迁移适配故障
- 无法导入模块
- 训练作业日志中提示“No module named .*”
- 如何安装第三方包,安装报错的处理方法
- 下载代码目录失败
- 训练作业日志中提示“No such file or directory”
- 训练过程中无法找到so文件
- ModelArts训练作业无法解析参数,日志报错
- 训练输出路径被其他作业使用
- PyTorch1.0引擎提示“RuntimeError: std:exception”
- MindSpore日志提示“ retCode=0x91, [the model stream execute failed]”
- 使用moxing适配OBS路径,pandas读取文件报错
- 日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version”
- 重装的包与镜像装CUDA版本不匹配
- 创建训练作业提示错误码ModelArts.2763
- 训练作业日志中提示 “AttributeError: module '***' has no attribute '***'”
- 系统容器异常退出
- 硬盘限制故障
- 外网访问限制
- 权限问题
- GPU相关问题
-
业务代码问题
- 日志提示“pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected .* fields”
- 日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0”
- 训练作业失败,返回错误码139
- 训练作业失败,如何使用开发环境调试训练代码?
- 日志提示“ '(slice(0, 13184, None), slice(None, None, None))' is an invalid key”
- 日志报错“DataFrame.dtypes for data must be int, float or bool”
- 日志提示“CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED. ”
- 日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp”
- 日志提示“Unexpected keyword argument passed to optimizer”
- 日志提示“no socket interface found”
- 日志提示“Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP”
- 日志提示“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'”
- 日志提示“No module name 'unidecode'”
- 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable”
- MXNet创建kvstore时程序被阻塞,无报错
- 日志出现ECC错误,导致训练作业失败
- 超过最大递归深度导致训练作业失败
- 使用预置算法训练时,训练失败,报“bndbox”错误
- 训练作业进程异常退出
- 训练作业进程被kill
- 预置算法运行故障
- 训练作业运行失败
- 专属资源池创建训练作业
- 训练作业性能问题
- Ascend相关问题
-
推理部署
-
模型管理
- 创建模型失败,如何定位和处理问题?
- 导入模型提示该账号受限或者没有操作权限
- 用户创建模型时构建镜像或导入文件失败
- 创建模型时,OBS文件目录对应镜像里面的目录结构是什么样的?
- 通过OBS导入模型时,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创建模型时,构建日志中提示pip下载包失败
- 通过自定义镜像创建模型失败
- 导入模型后部署服务,提示磁盘不足
- 创建模型成功后,部署服务报错,如何排查代码问题
- 自定义镜像导入配置运行时依赖无效
- 通过API接口查询模型详情,model_name返回值出现乱码
- 导入模型提示模型或镜像大小超过限制
- 导入模型提示单个模型文件超过5G限制
- 订阅的模型一直处于等待同步状态
- 创建模型失败,提示模型镜像构建任务超时,没有构建日志
-
服务部署
- 自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常
- 部署的在线服务状态为告警
- 服务启动失败
- 服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败如何处理?
- 服务部署、启动、升级和修改时,镜像不断重启如何处理?
- 服务部署、启动、升级和修改时,容器健康检查失败如何处理?
- 服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理?
- 模型使用CV2包部署在线服务报错
- 服务状态一直处于“部署中”
- 服务启动后,状态断断续续处于“告警中”
- 服务部署失败,报错No Module named XXX
- IEF节点边缘服务部署失败
- 批量服务输入/输出obs目录不存在或者权限不足
- 部署在线服务出现报错No CUDA runtime is found
- 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错
- 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments
- 内存不足如何处理?
- 服务预测
-
模型管理
- MoXing
- API/SDK
- 资源池
-
Lite Server
- GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决
- GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决
- GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决
- GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决?
- GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML
- 训练速度突然下降以及执行nvidia-smi卡顿如何解决?
- GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error
- 使用SFS盘出现报错rpc_check_timeout:939 callbacks suppressed
- 华为云CCE集群纳管GPU裸金属服务器由于CloudInit导致纳管失败的解决方案
- GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败
- 裸金属服务器Euler OS升级NetworkManager-config-server导致SSH链接故障解决方案
- Lite Cluster
-
常见问题
- 权限相关
- 存储相关
- Standard自动学习
- Standard Workflow
-
Standard数据准备
- 在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗?
- 如何将本地标注的数据导入ModelArts?
- 在ModelArts中数据标注完成后,标注结果存储在哪里?
- 在ModelArts中如何将标注结果下载至本地?
- 在ModelArts中进行团队标注时,为什么团队成员收不到邮件?
- ModelArts团队标注的数据分配机制是什么?
- 如何将两个ModelArts数据集合并?
- 在ModelArts中同一个账户,图片展示角度不同是为什么?
- 在ModelArts中智能标注完成后新加入数据需要重新训练吗?
- 在ModelArts中如何将图片划分到验证集或者训练集?
- 在ModelArts中物体检测标注时能否自定义标签?
- ModelArts数据集新建的版本找不到怎么办?
- 如何切分ModelArts数据集?
- 如何删除ModelArts数据集中的图片?
-
Standard Notebook
- ModelArts的Notebook是否支持Keras引擎?
- 如何在ModelArts的Notebook中上传下载OBS文件?
- ModelArts的Notebook实例upload后,数据会上传到哪里?
- 在ModelArts中如何将Notebook A的数据复制到Notebook B中?
- 在ModelArts的Notebook中如何对OBS的文件重命名?
- 在ModelArts的Notebook中如何使用pandas库处理OBS桶中的数据?
- 在ModelArts的Notebook中,如何访问其他账号的OBS桶?
- 在ModelArts的Notebook中JupyterLab默认工作路径是什么?
- 如何查看ModelArts的Notebook使用的cuda版本?
- 在ModelArts的Notebook中如何获取本机外网IP?
- ModelArts的Notebook有代理吗?如何关闭?
- 在ModelArts的Notebook中内置引擎不满足使用需要时,如何自定义引擎IPython Kernel?
- 在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件?
- 在ModelArts的Notebook实例重启时,数据集会丢失吗?
- 在ModelArts的Notebook的Jupyterlab可以安装插件吗?
- 在ModelArts的Notebook的CodeLab中能否使用昇腾卡进行训练?
- 如何在ModelArts的Notebook的CodeLab上安装依赖?
- 在ModelArts的Notebook中安装远端插件时不稳定要怎么办?
- 在ModelArts的Notebook中实例重新启动后要怎么连接?
- 在ModelArts的Notebook中使用VS Code调试代码无法进入源码怎么办?
- 在ModelArts的Notebook中使用VS Code如何查看远端日志?
- 在ModelArts的Notebook中如何打开VS Code的配置文件settings.json?
- 在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code背景色为豆沙绿?
- 在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code远端默认安装的插件?
- 在ModelArts的VS Code中如何把本地插件安装到远端或把远端插件安装到本地?
- 在ModelArts的Notebook中,如何使用昇腾多卡进行调试?
- 在ModelArts的Notebook中使用不同的资源规格训练时为什么训练速度差不多?
- 在ModelArts的Notebook中使用MoXing时,如何进行增量训练?
- 在ModelArts的Notebook中如何查看GPU使用情况?
- 在ModelArts的Notebook中如何在代码中打印GPU使用信息?
- 在ModelArts的Notebook中JupyterLab的目录、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系是什么?
- 如何在ModelArts的Notebook实例中使用ModelArts数据集?
- pip介绍及常用命令
- 在ModelArts的Notebook中不同规格资源/cache目录的大小是多少?
- 资源超分对在ModelArts的Notebook实例有什么影响?
- 如何在Notebook中安装外部库?
- 在ModelArts的Notebook中,访问外网速度不稳定怎么办?
-
Standard模型训练
- 在ModelArts训练得到的模型欠拟合怎么办?
- 在ModelArts中训练好后的模型如何获取?
- 在ModelArts上如何获得RANK_TABLE_FILE用于分布式训练?
- 在ModelArts上训练模型如何配置输入输出数据?
- 在ModelArts上如何提升训练效率并减少与OBS的交互?
- 在ModelArts中使用Moxing复制数据时如何定义路径变量?
- 在ModelArts上如何创建引用第三方依赖包的训练作业?
- 在ModelArts训练时如何安装C++的依赖库?
- 在ModelArts训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕?
- 如何在ModelArts训练作业中加载部分训练好的参数?
- ModelArts训练时使用os.system('cd xxx')无法进入文件夹怎么办?
- 在ModelArts训练代码中,如何获取依赖文件所在的路径?
- 自如何获取ModelArts训练容器中的文件实际路径?
- ModelArts训练中不同规格资源“/cache”目录的大小是多少?
- ModelArts训练作业为什么存在/work和/ma-user两种超参目录?
- 如何查看ModelArts训练作业资源占用情况?
- 如何将在ModelArts中训练好的模型下载或迁移到其他账号?
-
Standard推理部署
- 如何将Keras的.h5格式的模型导入到ModelArts中?
- ModelArts导入模型时,如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数?
- 在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务,如何修改端口?
- ModelArts平台是否支持多模型导入?
- 在ModelArts中导入模型对于镜像大小有什么限制?
- ModelArts在线服务和批量服务有什么区别?
- ModelArts在线服务和边缘服务有什么区别?
- 在ModelArts中部署模型时,为什么无法选择Ascend Snt3资源?
- ModelArts线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地?
- ModelArts在线服务预测请求体大小限制是多少?
- ModelArts部署在线服务时,如何避免自定义预测脚本python依赖包出现冲突?
- ModelArts在线服务预测时,如何提高预测速度?
- 在ModelArts中调整模型后,部署新版本模型能否保持原API接口不变?
- ModelArts在线服务的API接口组成规则是什么?
- ModelArts在线服务处于运行中时,如何填写request header和request body?
-
Standard镜像相关
- 不在同一个主账号下,如何使用他人的自定义镜像创建Notebook?
- 如何登录并上传镜像到SWR?
- 在Dockerfile中如何给镜像设置环境变量?
- 如何通过docker镜像启动容器?
- 如何在ModelArts的Notebook中配置Conda源?
- ModelArts的自定义镜像软件版本匹配有哪些注意事项?
- 镜像在SWR上显示只有13G,安装少量的包,然后镜像保存过程会提示超过35G大小保存失败,为什么?
- 如何保证自定义镜像能不因为超过35G而保存失败?
- 如何减小本地或ECS构建镜像的目的镜像的大小?
- 镜像过大,卸载原来的包重新打包镜像,最终镜像会变小吗?
- 在ModelArts镜像管理注册镜像报错ModelArts.6787怎么处理?
- 用户如何设置默认的kernel?
- Standard专属资源池
- Studio
- Edge
- API/SDK
- Lite Server
- Lite Cluster
- 历史文档待下线
- 视频帮助
- 文档下载
- 通用参考
链接复制成功!
模型推理代码编写说明
本章节介绍了在ModelArts中模型推理代码编写的通用方法及说明,针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例(包含推理代码示例),请参见自定义脚本代码示例。本文在编写说明下方提供了一个TensorFlow引擎的推理代码示例以及一个在推理脚本中自定义推理逻辑的示例。
ModelArts推理因API网关(APIG)的限制,模型单次预测的时间不能超过40S,模型推理代码编写需逻辑清晰,代码简洁,以此达到更好的推理效果。
推理代码编写指导
- 在模型代码推理文件“customize_service.py”中,需要添加一个子类,该子类继承对应模型类型的父类,各模型类型的父类名称和导入语句如表1所示。导入语句所涉及的Python包在ModelArts环境中已配置,用户无需自行安装。
表1 各模型类型的父类名称和导入语句 模型类型
父类
导入语句
TensorFlow
TfServingBaseService
from model_service.tfserving_model_service import TfServingBaseService
PyTorch
PTServingBaseService
from model_service.pytorch_model_service import PTServingBaseService
MindSpore
SingleNodeService
from model_service.model_service import SingleNodeService
- 可以重写的方法有以下几种。
表2 重写方法 方法名
说明
__init__(self, model_name, model_path)
初始化方法,适用于深度学习框架模型。该方法内加载模型及标签等(pytorch和caffe类型模型必须重写,实现模型加载逻辑)。
__init__(self, model_path)
初始化方法,适用于机器学习框架模型。该方法内初始化模型的路径(self.model_path)。在Spark_MLlib中,该方法还会初始化SparkSession(self.spark)。
_preprocess(self, data)
预处理方法,在推理请求前调用,用于将API接口输入的用户原始请求数据转换为模型期望输入数据。
_inference(self, data)
实际推理请求方法(不建议重写,重写后会覆盖ModelArts内置的推理过程,运行自定义的推理逻辑)。
_postprocess(self, data)
后处理方法,在推理请求完成后调用,用于将模型输出转换为API接口输出。
说明:
- 用户可以选择重写preprocess和postprocess方法,以实现API输入数据的预处理和推理输出结果的后处理。
- 重写模型父类的初始化方法init可能导致模型“运行异常”。
- 可以使用的属性为模型所在的本地路径,属性名为“self.model_path”。另外pyspark模型在“customize_service.py”中可以使用“self.spark”获取SparkSession对象。
说明:
推理代码中,需要通过绝对路径读取文件。模型所在的本地路径可以通过self.model_path属性获得。
- 当使用TensorFlow、Caffe、MXNet时,self.model_path为模型文件目录路径,读取文件示例如下:
# model目录下放置label.json文件,此处读取 with open(os.path.join(self.model_path, 'label.json')) as f: self.label = json.load(f)
- 当使用PyTorch、Scikit_Learn、pyspark时,self.model_path为模型文件路径,读取文件示例如下:
# model目录下放置label.json文件,此处读取 dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(self.model_path)) with open(os.path.join(dir_path, 'label.json')) as f: self.label = json.load(f)
- 当使用TensorFlow、Caffe、MXNet时,self.model_path为模型文件目录路径,读取文件示例如下:
- 预处理方法、实际推理请求方法和后处理方法中的接口传入“data”当前支持两种content-type,即“multipart/form-data”和“application/json”。
- “multipart/form-data”请求
curl -X POST \ <modelarts-inference-endpoint> \ -F image1=@cat.jpg \ -F image2=@horse.jpg
对应的传入data为
[ { "image1":{ "cat.jpg":"<cat.jpg file io>" } }, { "image2":{ "horse.jpg":"<horse.jpg file io>" } } ]
- “application/json”请求
curl -X POST \ <modelarts-inference-endpoint> \ -d '{ "images":"base64 encode image" }'
对应的传入data为python dict
{ "images":"base64 encode image" }
- “multipart/form-data”请求
TensorFlow的推理脚本示例
- 推理代码
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
from PIL import Image import numpy as np from model_service.tfserving_model_service import TfServingBaseService class MnistService(TfServingBaseService): def _preprocess(self, data): preprocessed_data = {} for k, v in data.items(): for file_name, file_content in v.items(): image1 = Image.open(file_content) image1 = np.array(image1, dtype=np.float32) image1.resize((1, 784)) preprocessed_data[k] = image1 return preprocessed_data def _postprocess(self, data): infer_output = {} for output_name, result in data.items(): infer_output["mnist_result"] = result[0].index(max(result[0])) return infer_output
- 请求
curl -X POST \ 在线服务地址 \ -F images=@test.jpg
- 返回
{"mnist_result": 7}
在上面的代码示例中,完成了将用户表单输入的图片的大小调整,转换为可以适配模型输入的shape。首先通过Pillow库读取“32×32”的图片,调整图片大小为“1×784”以匹配模型输入。在后续处理中,转换模型输出为列表,用于Restful接口输出展示。
自定义推理逻辑的推理脚本示例
首先,需要在配置文件中,定义自己的依赖包,详细示例请参见使用自定义依赖包的模型配置文件示例。然后通过如下示例代码,实现了“saved_model”格式模型的加载推理。
当前推理基础镜像使用的python的logging模块,采用的是默认的日志级别Warning,即当前只有warning级别的日志可以默认查询出来。如果想要指定INFO等级的日志能够查询出来,需要在代码中指定logging的输出日志等级为INFO级别。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 |
# -*- coding: utf-8 -*- import json import os import threading import numpy as np import tensorflow as tf from PIL import Image from model_service.tfserving_model_service import TfServingBaseService import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s') logger = logging.getLogger(__name__) class MnistService(TfServingBaseService): def __init__(self, model_name, model_path): self.model_name = model_name self.model_path = model_path self.model_inputs = {} self.model_outputs = {} # label文件可以在这里加载,在后处理函数里使用 # label.txt放在OBS和模型包的目录 # with open(os.path.join(self.model_path, 'label.txt')) as f: # self.label = json.load(f) # 非阻塞方式加载saved_model模型,防止阻塞超时 thread = threading.Thread(target=self.get_tf_sess) thread.start() def get_tf_sess(self): # 加载saved_model格式的模型 # session要重用,建议不要用with语句 sess = tf.Session(graph=tf.Graph()) meta_graph_def = tf.saved_model.loader.load(sess, [tf.saved_model.tag_constants.SERVING], self.model_path) signature_defs = meta_graph_def.signature_def self.sess = sess signature = [] # only one signature allowed for signature_def in signature_defs: signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0] else: logger.warning("signatures more than one, use serving_default signature") model_signature = tf.saved_model.signature_constants.DEFAULT_SERVING_SIGNATURE_DEF_KEY logger.info("model signature: %s", model_signature) for signature_name in meta_graph_def.signature_def[model_signature].inputs: tensorinfo = meta_graph_def.signature_def[model_signature].inputs[signature_name] name = tensorinfo.name op = self.sess.graph.get_tensor_by_name(name) self.model_inputs[signature_name] = op logger.info("model inputs: %s", self.model_inputs) for signature_name in meta_graph_def.signature_def[model_signature].outputs: tensorinfo = meta_graph_def.signature_def[model_signature].outputs[signature_name] name = tensorinfo.name op = self.sess.graph.get_tensor_by_name(name) self.model_outputs[signature_name] = op logger.info("model outputs: %s", self.model_outputs) def _preprocess(self, data): # https两种请求形式 # 1. form-data文件格式的请求对应:data = {"请求key值":{"文件名":<文件io>}} # 2. json格式对应:data = json.loads("接口传入的json体") preprocessed_data = {} for k, v in data.items(): for file_name, file_content in v.items(): image1 = Image.open(file_content) image1 = np.array(image1, dtype=np.float32) image1.resize((1, 28, 28)) preprocessed_data[k] = image1 return preprocessed_data def _inference(self, data): feed_dict = {} for k, v in data.items(): if k not in self.model_inputs.keys(): logger.error("input key %s is not in model inputs %s", k, list(self.model_inputs.keys())) raise Exception("input key %s is not in model inputs %s" % (k, list(self.model_inputs.keys()))) feed_dict[self.model_inputs[k]] = v result = self.sess.run(self.model_outputs, feed_dict=feed_dict) logger.info('predict result : ' + str(result)) return result def _postprocess(self, data): infer_output = {"mnist_result": []} for output_name, results in data.items(): for result in results: infer_output["mnist_result"].append(np.argmax(result)) return infer_output def __del__(self): self.sess.close() |
对于ModelArts不支持的结构模型或者多模型加载,需要__init__方法中自己指定模型加载的路径。示例代码如下:
# -*- coding: utf-8 -*- import os from model_service.tfserving_model_service import TfServingBaseService class MnistService(TfServingBaseService): def __init__(self, model_name, model_path): # 获取程序当前运行路径,即model文件夹所在的路径 root = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # test.onnx为待加载模型文件的名称,需要放在model文件夹下 self.model_path = os.path.join(root, test.onnx) # 多模型加载,例如:test2.onnx # self.model_path2 = os.path.join(root, test2.onnx)
MindSpore的推理脚本示例
-
snt3芯片目前只有北京四提工单申请权限后才可以使用,支持模型格式为.om,推理脚本如下:
from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import json import os import numpy as np from PIL import Image from hiai.nn_tensor_lib import NNTensor from hiai.nntensor_list import NNTensorList from model_service.hiai_model_service import HiaiBaseService class DemoService(HiaiBaseService): def __init__(self, *args, **kwargs): # 默认加载模型包目录下的om文件 super(DemoService, self).__init__(*args, **kwargs) self.labels_list = None self.is_multilabel = False def _preprocess(self, data): preprocessed_data = {} images = [] for k, v in data.items(): for file_name, file_content in v.items(): image = Image.open(file_content) image = np.array(image) # NHWC # AIPP should use RGB format. # mean reg is applied in AIPP. # Transpose is applied in AIPP tensor = NNTensor(image) images.append(tensor) tensor_list = NNTensorList(images) preprocessed_data['images'] = tensor_list return preprocessed_data def _inference(self, data, image_info=None): result = {} for k, v in data.items(): result[k] = self.model.proc(v) return result def _postprocess(self, data): # 这里增加自己的后处理 return str(data)