完成图片标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求,否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上…
普通日志中包含训练进程日志、pip-requirement.txt安装日志和ModelArts平台日志。 普通日志类型 表1 普通日志类型 日志类型 说明 训练进程日志 用户训练代码的标准输出。 pip-requirement.txt安装日…
删除我的算法 在“算法管理 > 我的算法”页面,“删除”运行结束的训练作业。您可以单击“操作”列的“删除”,在弹出的提示框中单击“确认”,删除对应的算法。 删除订阅算法 前往AI Gallery,在“我的资产 > 算法”中,单击…
若需要长时间运行某一个任务,为避免在期间连接断开导致任务失败,可通过使用screen命令进行使得任务在远程终端窗口。 若镜像中未安装screen,执行“apt-get install screen”安装。 创建 screen 终端 # 使用…
模型转换时,模型输入目录有一定规范,请按照如下要求说明,将您的模型包按照要求上传至OBS。 Ascend芯片 用于Ascend芯片的模型,其转换要求如下所示: 针对基于Caffe框架的模型,执行模型转换时,其输入目录需符合如下规范。 | |…
转换模型任务执行完成后,ModelArts将转换后的模型输出至指定的OBS路径。 Ascend芯片 用于Ascend芯片的模型,其转换后输出目录说明如下所示: 针对基于Caffe框架的模型,执行模型转换时,其输出目录说明如下所示。 | |-…
使用场景 本文指导用户通过py-spy工具分析卡死进程的调用栈并结合代码分析定位卡死问题。 操作步骤 在ModelArts控制台,选择“训练管理>训练作业”,在训练作业详情页面,在右侧的CloudShell页签,登录训练容器(训练作业…
基于不同的AI框架,ModelArts提供的转换模板如下所示: Caffe转Ascend Tensorflow frozen graph 转 Ascend TF-FrozenGraph-To-Ascend TF-SavedModel-To-…
新版训练和旧版训练的差异主要体现在以下3点: 新旧版创建训练作业方式差异 新旧版训练代码适配的差异 新旧版训练预置引擎差异 新旧版创建训练作业方式差异 旧版训练支持使用自定义算法、使用预置算法、使用常用框架、使用自定义镜像方式创建训练作业。…
ModelArts提供了如下能力: 丰富的官方预置镜像,满足用户的需求。 支持基于预置镜像自定义制作专属开发环境,并保存使用。 丰富的教程,帮助用户快速适配分布式训练,使用分布式训练极大减少训练时间。 分布式训练调测的能力,可在PyChar…