檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
ModelArts 可以把自己訓(xùn)練的 ckpt 模型, 發(fā)布部署嗎? 如果可以的話, 怎么部署呢?
請教，自己已經(jīng)將yolov5模型利用atc工具成功轉(zhuǎn)化成了om文件，接下來應(yīng)該如何將模型部署到atlas200dk上進(jìn)行運(yùn)行呢？有沒有相關(guān)的教程？
參加這個大賽：https://competition.huaweicloud.com/information/1000040170/introduction?track=-99部署模型后，預(yù)測失敗
導(dǎo)入模型1605334556376046430.png1605334581503082270.png選擇元模型目錄，設(shè)置為‘obs://Your-Own-Bucket/juyiming-demo/resnet50_model/r50_model_gpu’3 將模型部署成服務(wù)
【功能模塊】ModelArts-部署上線-在線服務(wù)【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、tensorflow模型部署上線，狀態(tài)顯示“告警”，無法查看日志【截圖信息】【日志信息】（可選，上傳日志內(nèi)容或者附件）
部署模型出現(xiàn)異常以下是我的預(yù)測結(jié)果輸出文件里的內(nèi)容：Exceptionorg.springframework.web.client.ResourceAccessException: I/O error on POST request for "http://localhost:8
我自己的模型大概是這樣：數(shù)據(jù)集采用cameara獲取的數(shù)據(jù)preprocess將圖片裁剪成特定長寬模型文件為姿態(tài)估計使用Mindinferencepostprocess需要將關(guān)節(jié)點(diǎn)連接起來其中如果使用Default工程構(gòu)建缺少Dataset中的camera、以及postproce
在現(xiàn)代運(yùn)維工作中，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用已成為提升效率和準(zhǔn)確性的關(guān)鍵手段。然而，模型的成功開發(fā)僅僅是第一步，更為重要的是如何高效地部署和管理這些模型，使其在實(shí)際業(yè)務(wù)中發(fā)揮作用。本文將詳細(xì)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)模型的部署和管理方法，幫助運(yùn)維工程師應(yīng)對這一復(fù)雜任務(wù)。 1. 部署準(zhǔn)備 在部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型之前，需要完成以下準(zhǔn)備工作：
導(dǎo)入模型將模型、推理代碼、推理配置文件組織成模型包，導(dǎo)入到ModelArts，成為一個ModelArts模型。模型包規(guī)范參考此幫助文檔。如果想要將模型導(dǎo)入ModelArts，需要安裝規(guī)范將模型、推理代碼、推理配置文件組織成模型包文件夾，然后將文件夾上傳到OBS，再從OBS導(dǎo)入到M
我訓(xùn)練了一個mnist tensorflow模型，現(xiàn)在想部署為在線服務(wù)，可以成功部署但是一預(yù)測就失敗。返回的錯誤日志完全看不懂。感覺應(yīng)該是模型推理代碼的問題，因為tensorflow的在線服務(wù)部署沒有例子和教程，只有幫助文檔上寥寥幾句，所以和小伙伴試了很久都沒有成功。能否公開Tf
在致力于深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性。 在本篇文章中，我們講解深度學(xué)習(xí)可解釋性領(lǐng)域中的一個重要方向，模型可視化分析。 1 為什么要研究模型可視化 深度學(xué)習(xí)模型在很多領(lǐng)域中都得到了廣泛應(yīng)用，但是其可解釋性相關(guān)的研究并未完全完善。對于一些敏感領(lǐng)域，如金融行業(yè)，我們不僅需要可靠的模型，還需要
”問題，作者提出MetaHIN模型。MetaHIN在模型層面探索了元學(xué)習(xí)的能力，同時在數(shù)據(jù)層面研究了異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力。在MetaHIN中，作者提出使用多方面的語義上下文來增強(qiáng)每個用戶的任務(wù)，因此設(shè)計了一種新穎的語義增強(qiáng)型任務(wù)構(gòu)建器，用于在元學(xué)習(xí)場景中捕獲異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)中的語義
求助，lightgbm模型怎么部署？在線上notebook開發(fā)環(huán)境中可以使用并得出結(jié)果，但是部署在線服務(wù)后報錯{ "erno": "PY.0105", "msg": "Predict failed", "error_info": "Traceback (most
很快被作為深度學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)工具應(yīng)用在了各種場合。BN**雖然好，但是也存在一些局限和問題，諸如當(dāng)BatchSize太小時效果不佳、對RNN等**絡(luò)無法有效應(yīng)用BN等。針對BN的問題，最近兩年又陸續(xù)有基于BN思想的很多改進(jìn)Normalization模型被提出。BN是深度學(xué)習(xí)進(jìn)展中里程
aggregating）是通過結(jié)合幾個模型降低泛化誤差的技術(shù)(Breiman, 1994)。主要想法是分別訓(xùn)練幾個不同的模型，然后讓所有模型表決測試樣例的輸出。這是機(jī)器學(xué)習(xí)中常規(guī)策略的一個例子，被稱為模型平均（model averaging）。采用這種策略的技術(shù)被稱為集成方法。模型平均（model
深度學(xué)習(xí)模型的能力是訓(xùn)練數(shù)據(jù)、算法設(shè)計（模型架構(gòu)）和算力三者共同作用的結(jié)果，各自的作用不同，且相互依賴。1. 訓(xùn)練數(shù)據(jù)：能力的“原材料”• 作用：數(shù)據(jù)是模型學(xué)習(xí)的直接來源，決定了模型能學(xué)到什么。數(shù)據(jù)的質(zhì)量（標(biāo)注準(zhǔn)確性、噪聲）、多樣性（覆蓋場景）和規(guī)模直接影響模型的泛化能力。• 例
請問下圖這樣的錯誤是什么問題呢，我在本地嘗試用相同的代碼讀取模型沒有問題，但是上傳到平臺就出現(xiàn)這樣的錯誤。已解決。原因：torch的1.6版本默認(rèn)將權(quán)重文件保存為zip格式。The 1.6 release of PyTorch switched torch.save to use
背景介紹 ?? 機(jī)器學(xué)習(xí)模型的部署，常常會遇到以下挑戰(zhàn)： 模型兼容性：不同的深度學(xué)習(xí)框架（如 TensorFlow、PyTorch）有各自的模型格式，直接部署可能會有兼容性問題，導(dǎo)致部署困難。 性能瓶頸：模型推理速度直接影響用戶體驗和系統(tǒng)資源消耗，性能優(yōu)化至關(guān)重要。 服務(wù)穩(wěn)定
使用在線服務(wù)，教程文檔導(dǎo)入的都是圖片，輸出一些字符串。問題：1.如果想要導(dǎo)入視頻，該如何編寫config.json，是否需要做preprocess 和 postprocess 2.如何輸出視頻，如何保存結(jié)果視頻到本地或者obs上。
模型部署介紹當(dāng)我們通過深度學(xué)習(xí)完成模型訓(xùn)練后，有時希望能將模型落地于生產(chǎn)，能開發(fā)API接口被終端調(diào)用，這就涉及了模型的部署工作。Modelarts支持對tensorflow，mxnet，pytorch等模型的部署和在線預(yù)測，這里老山介紹下tensorflow的模型部署。模型部署的
