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自定义python包中如果引用model目录下的文件,文件路径怎么写 如果容器中的文件实际路径不清楚,可以使用Python获取当前文件路径的方法获取。 os.getcwd() #获取文件当前工作目录路径(绝对路径) os.path.realpath(__ file __) #获得文件所在的路径
使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
在Workflow中更新已部署的服务 场景介绍 大部分场景下的工作流都是第一次运行部署新服务,后续进行模型迭代时,需要对已部署的服务进行更新。因此需要在同一条工作流中,同时支持服务的部署及更新能力。 编写工作流 基于编写工作流代码示例的场景案例进行改造,代码编写示例如下: from
其中服务启动参数与您选择的异步推理AI应用相关,选择了需要的AI应用及版本后,系统会自动匹配响应的服务启动参数。 父主题: 创建Workflow节点
"item_version_id", # 算法订阅版本ID,也可直接填写版本号 parameters=[] ), # 训练使用的算法对象,示例中使用AIGallery订阅的算法;部分算法超参的值如果无需修改,则在parameters字段中可以不填写,系统自动填充相关超参值
MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据集。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中,为了减少气泡时间,会将一个step的数据切分成多个micro batch。
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signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0] else: logging.warning
日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0” 问题现象 pytroch1.3镜像中,去升级了pytroch1.4的版本,导致之前在pytroch1.3跑通的代码报错如下: “RuntimeError
训练预测分析模型 创建自动学习后,将会进行模型的训练,得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击创建成功的项目名称,查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中,待节点状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练
使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
使用VS Code提交代码时弹出对话框提示用户名和用户邮箱配置错误 在VS Code环境中,执行Ctrl+Shift+P。 搜Python: Select Interpreter,选择对应的Python环境。 单击页面上方的“Terminal > New Terminal”,此时打开的命令行界面即为远端容器环境命令行
发布Workflow到AI Gallery Workflow支持发布到AI Gallery,分享给其他用户使用,执行如下代码即可完成发布。 workflow.release_to_gallery() 发布完成后可前往gallery查看相应的资产信息,资产权限默认为private,可在资产的
创建Notebook文件后,右上角的Kernel状态为“No Kernel”如何处理? 问题现象 现象:创建Notebook文件后,右上角的Kernel状态为“No Kernel”。 原因分析 可能因为用户工作目录下的code.py和创建kernel依赖的import code文件名称冲突
指定时长:设置作业运行几小时后停止,当AI Gallery工具链服务运行时长达到指定时长时,系统将会暂停作业。时长设置不能超过计算资源的剩余额度。
可参考权限管理文档修改SFS Turbo权限。 图9 输入数据设置完成界面 设置训练输出路径:新建“output”文件夹设置为输出。(如果本地有output文件夹,无需新建) 只有文件夹下才支持新建文件夹,除项目根目录以外,其他文件夹需展开才能添加文件夹。
) 使用Notebook进行代码调试 创建训练任务 单机多卡 资源购买: 购买虚拟私有云VPC 购买弹性文件服务SFS 购买容器镜像服务SWR 创建网络 购买ModelArts专属资源池 购买弹性云服务器ECS 基本配置: 权限配置 专属资源池VPC打通 ECS服务器挂载SFS Turbo
日志提示“pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected .* fields” 问题现象 使用pandas读取csv数据表时,日志报出如下错误导致训练作业失败: pandas.errors.ParserError