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初识ModelArts

AI开发平台ModelArts

ModelArts是一站式的开发平台,支撑开发者从数据到AI应用全流程开发。包含数据处理、模型训练、模型管理及部署等。

视频介绍

数据管理

AI 开发过程中经常需要处理海量数据,数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架,节省了数据准备与标注时间。

开发环境

开发环境,以云原生的资源使用和开发工具链的集成,目标为不同类型AI开发、探索、教学用户,提供更好云化AI开发体验。

模型训练

提供基于机器学习算法及强化学习的模型训练自动超参调优;预置和调优常用模型,简化模型开发和全流程训练管理。

模型部署

ModelArts提供模型、服务管理能力,支持多厂商多框架多功能的镜像和模型统一纳管。

自动学习

自动学习根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。

Workflow全流程开发 全新上线

Workflow,也称工作流,本质是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具。在机器学习中,流水线可能会覆盖数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估等步骤。

  • 新手如何开发Workflow New

    从安装环境、准备数据、编写Workflow、调试Workflow、发布等全流程开发Workflow。

    介绍了从安装环境、准备数据、编写Workflow、调试Workflow、发布等全流程的开发Workflow。

  • 运行第一条Workflow New

    通过订阅Workflow的方式尝试运行首条工作流,进一步了解Workflow的运行过程。

    通过订阅Workflow的方式尝试运行首条工作流,进一步了解Workflow的运行过程。

  • 如何定位Workflow运行报错 New

    使用run模式运行工作流报错的问题定位及解决方法。

    使用run模式运行工作流报错的问题定位及解决方法。

ModelArts资源池管理功能 全面升级

  • 了解新版专属资源池 New

    在ModelArts管理控制台新版专属资源池管理页面,提供了更加完备的管理能力,并展示了更加丰富的资源池信息。

    ModelArts管理控制台新版专属资源池管理页面,提供了更加完备的管理能力,并展示了更加丰富的资源池信息。

  • 扩缩容资源池 New

    ModelArts专属资源池提供了扩缩容功能,用户可以根据自己的需求动态调整资源池的资源量。

    ModelArts专属资源池提供了扩缩容功能,用户可以根据自己的需求动态调整资源池的资源量。

  • 资源池异常处理 New

    资源池创建失败或变更失败处理方法

    资源池创建失败或变更失败处理方法

访问在线服务方式 多元化

  • 访问在线服务简介 New

    在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前,需要对此API进行调测。

    在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前,需要对此API进行调测。

  • WebSocket访问在线服务 New

    WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单,允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中,浏览器和服务器只需要完成一次握手,两者之间就可以建立持久性的连接,并进行双向数据传输。

    WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单,允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中,浏览器和服务器只需要完成一次握手,两者之间就可以建立持久性的连接,并进行双向数据传输。

  • 支持虚拟私有云(VPC)直连的高速访问通道 New

    ModelArts提供了VPC直连的高速访问通道功能。使用VPC直连的高速访问通道,用户的业务请求不需要经过推理平台,而是直接经VPC对等连接发送到实例处理,访问速度更快。

    ModelArts提供了VPC直连的高速访问通道功能。使用VPC直连的高速访问通道,用户的业务请求不需要经过推理平台,而是直接经VPC对等连接发送到实例处理,访问速度更快。

热门案例

专属资源池训练上云最佳实践

本文介绍了使用单机单卡、单机多卡、多机多卡资源训练,满足不同资源场景。

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基于训练作业启动PyTorch DDP训练示例

本文介绍三种使用训练作业来启动PyTorch DDP训练的方法及对应代码示例。

从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(Pytorch+CPU/GPU)

介绍如何从0到1制作镜像,并使用该镜像在ModelArts上训练。镜像使用的AI引擎是Pytorch,训练使用的资源是CPU或GPU。

使用自定义算法构建模型(手写数字识别)

本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配,实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。

从0-1制作自定义镜像并创建AI应用

针对ModelArts目前不支持的AI引擎,您可以针对该引擎构建自定义镜像,并将镜像导入ModelArts,创建为AI应用。本文详细介绍如何使用自定义镜像完成AI应用的创建,并部署成在线服务。

如何查看ModelArts中正在收费的作业?

在ModelArts管理控制台,单击左侧菜单栏的“总览”,您可以在“总览”区域查看正在收费的作业。