
ModelArts训练服务支持了多种AI引擎,并对不同的引擎提供了针对性适配,用户在使用这些引擎进行模型训练时,训练的算法代码也需要做相应适配,本文讲解了使用Horovod/MPI/MindSpore-GPU引擎所需要做的代码适配。 Hor…
共59项
ModelArts训练服务支持了多种AI引擎,并对不同的引擎提供了针对性适配,用户在使用这些引擎进行模型训练时,训练的算法代码也需要做相应适配,本文讲解了使用Horovod/MPI/MindSpore-GPU引擎所需要做的代码适配。 Hor…
模型训练是一个不断迭代和优化的过程。在训练模块的统一管理下,方便用户试验算法、数据和超参数的各种组合,便于追踪最佳的模型与输入配置,您可以通过不同版本间的评估指标比较,确定最佳训练作业。 前提条件 已将用于训练的数据上传至OBS目录。 已在…
针对您在本地或使用其他工具开发的算法,支持上传至ModelArts中统一管理。 创建算法入口 在ModelArts上基于自定义镜像创建算法有2个入口: 入口1:在ModelArts控制台“算法管理 >我的算法”入口,此处创建的算法可以…
本章节以ModelArts提供的基础镜像tensorflow为例介绍如何在ModelArts的Notebook中构建一个新镜像并用于AI应用部署。 创建Notebook实例 登录ModelArts控制台,在左侧导航栏中选择“全局配置”,检查…
将Step1 在Notebook中构建一个新镜像中构建成功的自定义镜像注册到镜像管理中,方便后续使用。 登录ModelArts控制台,在左侧导航栏中选择“镜像管理”,单击“注册镜像”,进入注册镜像页面。 输入镜像源地址,选择架构和类型后,单…
使用制作完成的自定义镜像进行推理服务调试,调试成功后再导入到ModelArts的AI应用中并部署为在线服务。 登录ModelArts控制台,在左侧导航栏中选择“开发环境 > Notebook”,进入“Notebook”管理页面。停止在…
PyTorch包含三种镜像:pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04,pytorch1.10-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04,pytorch1.4-cuda10.1-cudnn7-…
将Step3 在Notebook中变更镜像并调试中调试成功的自定义镜像导入到AI应用中,并部署为在线服务。 登录ModelArts控制台,在左侧导航栏中选择“AI应用管理 > AI应用”,单击“创建”,进入创建AI应用。 设置AI应用…
Tensorflow包含两种镜像:tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04,tensorflow1.13-cuda10.0-cudnn7-ubuntu18.04 镜像一:tensorflow2.1-…
登录ModelArts控制台,在左侧导航栏中选择“开发环境 > Notebook”,进入“Notebook”管理页面。 单击右上角“创建”,进入“创建Notebook”页面,请参见如下说明填写参数。 填写Notebook基本信息,包含…