华为云AI开发平台ModelArts资源规划_云淘科技

表1 资源和成本规划内容说明

资源

资源说明

成本规划

Snt9(32GB显存)单卡规格

此处的规格为举例,选择ASCEND类型的资源规格即可。

按需计费,19.5元/小时

EVS存储

磁盘规格默认为5GB,从Notebook实例创建成功起,直至删除成功,每GB按照规定费用收费。

按需计费,0.007元/小时/GB

本文提供的成本预估费用仅供参考,资源的实际费用以华为云管理控制台显示为准。

表2 环境准备说明

维度

说明

下载VS Code IDE,下载路径:开源Visual Studio Code

根据不同的操作系统选择不同的安装包。

创建Notebook并打开Terminal

登录ModelArts控制台,单击左侧导航“开发环境 > Notebook”,然后单击“创建”。

镜像选择“mindspore1.7.0-cann5.1.0-py3.7-euler2.8.3”,类型选择“ASCEND”,并打开“SSH远程开发”开关,密钥对选择已有的或单击“立即创建”。

Notebook创建后,“状态”为“运行中”。单击“操作”列的“打开”,进入JupyterLab,然后参考下图打开Terminal。

图1 打开Terminal

表3 数据和代码下载说明

维度

说明

下载项目代码

在Terminal执行如下命令下载项目代码。本例中,以图像分类模型resnet50模型为例。下载后的文件如图2所示,代码所在路径为“./models/official/cv/resnet/”。

# 下载代码
git clone https://gitee.com/mindspore/models.git -b v1.5.0

图2 下载后的模型包文件

下载花卉识别数据集

本样例使用的数据集为类别数为五类的花卉识别数据集。

在Terminal里执行如下命令下载并解压数据集,将数据集保存在“./models/dataset/flower_photos”文件夹。

cd models
mkdir dataset
cd dataset
wget http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz
tar zxvf flower_photos.tgz

父主题: 使用ModelArts VS Code插件进行模型开发(Ascend)

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