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使用自定义引擎在ModelArts Standard创建AI应用 使用大模型在ModelArts Standard创建AI应用部署在线服务 第三方推理框架迁移到ModelArts Standard推理自定义引擎 ModelArts Standard推理服务支持VPC直连的高速访问通道配置
开发环境提供的预置镜像版本是依据用户反馈和版本稳定性决定的。当用户的功能开发基于ModelArts提供的版本能够满足的时候,建议用户使用预置镜像,这些镜像经过充分的功能验证,并且已经预置了很多常用的安装包,用户无需花费过多的时间来配置环境即可使用。 开发环境提供的预置镜像主要包含:
A050801 节点管理 节点运维 资源预留。 节点被标记为备机,并具有备机污点。 A050802 节点管理 节点运维 未知错误。 节点被标记为具有未知故障污点。 A200001 节点管理 驱动升级 GPU升级。 节点正在执行GPU驱动升级。 A200002 节点管理 驱动升级 NPU升级。
历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(Pytorch+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MindSpore+Ascend)
创建AI应用规范参考 模型包结构介绍 模型配置文件编写说明 模型推理代码编写说明 自定义引擎创建模型规范 自定义脚本代码示例 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
镜像方案说明 准备大模型训练适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像
镜像方案说明 准备大模型训练适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像
推理部署 AI应用管理 服务部署 服务预测
Standard训练作业 功能咨询 训练过程读取数据 编写训练代码 创建训练作业 管理训练作业版本 查看作业详情
计费项 自动学习/Workflow计费项 数据管理计费项 开发环境计费项 模型训练计费项 AI应用计费项 推理部署计费项 专属资源池计费项
3.906-xxx.zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx.zip 说明: 包名中的xxx表示具体的时间戳,以包名的实际时间为准。 获取路径:Support-E 说明: 如果没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像 西南-贵阳一:swr
开发环境(旧版) 创建开发环境实例 查询开发环境实例列表 查询开发环境实例详情 更新开发环境实例信息 删除开发环境实例 管理开发环境实例 父主题: 历史API
Standard推理部署 模型管理 部署上线
使用Workflow实现低代码AI开发 什么是Workflow 运行第一条Workflow 管理Workflow 开发第一条Workflow 开发Workflow命令参考
Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard专属资源池训练模型
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
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 自定义镜像故障 其他故障
推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。
3.906-xxx.zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx.zip 说明: 包名中的xxx表示具体的时间戳,以包名的实际时间为准。 获取路径:Support-E 说明: 如果没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像 西南-贵阳一:swr
应用示例 创建图像分类数据集并进行标注任务 创建并完成图像分类的智能标注任务 开发环境的应用示例 以PyTorch框架创建训练作业(新版训练) 创建和修改工作空间 管理ModelArts服务的委托授权