使用的模型为TensorFlow平台训练的一个逻辑回归预测模型，将模型保存为TensorFlow的二进制文件并上传至oss bucket。具体的训练过程本案例参考 https://www.tensorflow.org/guide/core/logistic_regression_core使用自定义模型进行预测...
已将您需要推理的TensorFlow模型文件放至已绑定EAIS实例的ECS实例客户端的目录下。使用限制 Python版本：3.6~3.7。TensorFlow版本：1.15.0~1.15.5。操作步骤 登录并连接ECS实例。登录 EAIS控制台。在页面左上角选择实例所在地域。在实例...
asr_frozen.pb：PAI-Blade优化好的TensorFlow模型。本文使用步骤1中下载的示例模型。系统回显如下类似结果，表示模型已经顺利地开始执行了。2020-11-20 16:41:41.263192:I demo_cpp_sdk.cpp:96]-Execution uses:41.995 ms 2020-11-20 16:41...
新增功能/规格 PAI-EasyCKPT是为PyTorch大模型训练场景而开发的高性能Checkpoint框架，通过异步化层次化保存、重叠模型拷贝和计算、网络感知异步存储的策略，实现近0开销的模型保存机制和大模型训练全过程精度无损的模型保存与恢复的能力。...
DSW提供的Tensorboard插件是TensorFlow社区开发的深度学习可视化工具，可以从TensorFlow运行时生成的日志文件中展示丰富的可视化信息，帮助您更好地理解机器学习模型训练过程中的性能指标。功能特性 Tensorboard提供以下可视化功能：训练...
您可以编辑当前模型，然后单击 保存，将数据模型保存到模型库。对模型进行编辑操作后，您可以单击 签入版本，输入 版本名称、变更描述，新增签入的模型版本。您可以在 模型回收站 查看模型库中已经被删除的模型，单击 还原，可以恢复该模型...
背景信息 本教程将引导您创建一个华东1（杭州）地域、eais.ei-a6.2xlarge规格的EAIS实例，并以公开的resnet50模型、inception模型和bert-base模型为例，带您体验基于目标检测的推理场景下，使用EAIS推理TensorFlow模型的完整操作流程。...
训练成功的模型保存在【项目台】-【模型管理】-【模型文件】中，保存名称为${工作流名称}_${建模组件名称}。例如，本项目中有成功建模的任务名为“1_横向虚拟关联_train算法”，其中有建模组件名字为“横向聚类”，则模型名字为“1_横向...
训练成功的模型保存在【项目台】-【模型管理】-【模型文件】中，保存名称为${工作流名称}_${建模组件名称}。例如，本项目中有成功建模的任务名为“xgb_criteo_10w”，其中有建模组件名字为“MLP二分类”，则模型名字为“xgb_criteo_10w_MLP...
key-value-键值对存储有两类接口：存储在Flash接口，调用该接口的存储为持久化存储，设备掉电无影响。存储在内存接口，调用该接口的存储为临时存储，系统掉电或者复位存储的数据将消失。硬件平台 产品型号 是否支持 硬件类型 固件版本号 ...
时序表的SQL映射关系 根据每个时间线每个时刻对应一个值或者多个值，时序模型分为“单值模型”和“多值模型”。对于同一个时序表，您可以建立三种SQL映射关系用于数据查询，详细说明请参见下表。映射关系类型 描述 创建方式 在SQL中的表名 ...
已保存的模型或预处理：在任务列表中，单击 已保存的模型或预处理 列的（）图标，在弹出的搜索框中输入任务中已保存的模型或预处理规则的数量，单击 搜索 按钮即可。收藏任务 在任务列表中，您可以将您关注的任务收藏起来，以便后续方便的...
您可以在ECS实例（非GPU实例）上绑定一个...您也可以使用EAIS体验EAIS推理TensorFlow模型的完整使用流程，帮助您快速上手EAIS，具体操作，请参见 使用EAIS推理TensorFlow模型。说明 更多EAIS实例使用方法，请参见 使用EAIS实例 或 实践教程。
您可以在ECS实例（非GPU实例）上绑定一个...您也可以使用EAIS体验EAIS推理TensorFlow模型的完整使用流程，帮助您快速上手EAIS，具体操作，请参见 使用EAIS推理TensorFlow模型。说明 更多EAIS实例使用方法，请参见 使用EAIS实例 或 实践教程。
在 模型浏览器 对话框中，右键单击保存的模型名称，选择 属性。在 模型库模型属性 对话框中，调整 发布状态 为 PROD。说明 此处的 PROD 并不是将模型直接发布至生产环境计算引擎，是指在经过相关人员的评审后，该模型已具备上线的条件。...
为了解决模型初次请求耗时较长的问题，EAS 提供了模型预热功能，使模型服务在上线之前得到预热，从而实现模型服务上线后即可进入正常服务状态。本文介绍如何使用模型预热功能。背景信息 通常向模型发送初次请求时，不同的Runtime会进行不同...
DataWorks的模型列表帮助您统一管理已创建的模型。在列表页，您可查看指定条件的模型，同时，也可对多个目标模型执行批量操作。本文为您介绍如何查看模型列表并批量修改模型信息。使用限制 当前仅支持批量修改模型的生命周期。操作步骤 ...
您可以通过 PAI_OUTPUT_MODEL 环境变量获取到模型保存路径（默认为/ml/output/model），然后将模型保存到对应路径。当您的训练脚本有额外的Python包依赖，训练使用的镜像中没有提供时，您可以通过在训练脚本所在目录中编写 requirements....
EAS 内置的EasyRec Processor支持将EasyRec或TensorFlow训练的推荐模型部署为打分服务，并具备集成特征工程的能力。通过联合优化特征工程和TensorFlow模型，EasyRec Processor能够实现高性能的打分服务。本文为您介绍如何部署及调用EasyRec...
BERT模型优化案例：使用Blade优化基于TensorFlow的BERT模型 介绍如何使用Blade优化通过TensorFlow训练的BERT模型。ResNet50优化案例：使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型 介绍如何使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型。...
使用EmbeddingVariable进行超大规模训练，不仅可以保证模型特征无损，而且可以节约内存资源。警告 公共云GPU服务器即将过保下线，您可以继续提交CPU版本的TensorFlow任务。如需使用GPU进行模型训练，请前往DLC提交任务，具体操作请参见 ...
AddFetch(outputName string)功能：请求TensorFlow的在线预测服务模型时，设置需要输出Tensor的别名。参数：outputName 表示待获取的输出Tensor的别名。对于SavedModel模型，该参数可选。如果未设置，则输出所有的outputs。对于Frozen ...
返回值：返回一个watcher对象，可通过该对象读取推送的数据。commit(index)功能：commit指定index的数据。说明 commit表示服务队列推送的数据已经处理完成，可以将该数据从队列中清除，且不需要再推送给其他实例。参数：index：表示要向...
本文以开源数据集fashion-mnist任务为例，介绍开发者如何利用云原生AI套件，在ACK集群运行深度学习任务，优化分布式训练性能，调试模型效果，并最终把模型部署到ACK集群中。背景信息 云原生AI套件包括一系列可单独部署的组件（K8s Helm ...
ResNet50优化案例：使用Blade优化基于TensorFlow的ResNet50模型 BERT模型优化案例：使用Blade优化基于TensorFlow的BERT模型 EAS EAS一键部署HuggingFace&ModelScope服务应用 Proxima在EAS上部署最佳实践 使用EAS Python SDK部署模型 SDK ...
连接公网下载模型（大小约91 M），下载完成后默认保存到/root/.keras/models/目录。参数名称 说明 weights 取值范围：None：随机初始化权重值。imagenet：权重值的初始值设置为通过ImageNet预训练过的模型的权重值。本案例中设置为 ...
说明 CPU转码耗时会超过默认的60s，因此建议您修改 执行超时时间 为较大的值。配置GPU预留实例。在函数详情页面，单击 弹性管理 页签，然后单击 创建规则。在创建弹性伸缩限制规则页面，按需配置参数，预留GPU实例，然后单击 创建。关于...
执行命令 组件镜像的执行命令，可以通过环境变量获取实际的值，配置格式如下：python main.py$PAI_USER_ARGS-{CHANNEL_NAME}$PAI_INPUT_{CHANNEL_NAME}-{CHANNEL_NAME}$PAI_OUTPUT_{CHANNEL_NAME}&sleep 150&echo"job finished"执行命令中...
此处需大于等于parallel_count的值，默认值为20。max_stat_cache_size 用于指定文件元数据的缓存空间可缓存多少个文件的元数据。单位为个，默认值为1000。如需禁止使用元数据缓存，可设置为0。在不需要实时访问最新内容的场景下，当目录下...
本文以读取MaxCompute表数据为例，介绍如何使用EasyRec进行模型训练、配置任务例行化及部署模型。前提条件 开通OSS，并创建Bucket，详情请参见 开通OSS服务 和 控制台创建存储空间。重要 创建Bucket时，不要开通版本控制，否则同名文件无法...
导出SaveModel通用模型 SavedModel格式 SavedModel是目前官方推荐的模型保存的格式（SessionBundle自Tensorflow 1.0以后不再推荐使用），目录结构如下。assets/assets.extra/variables/variables.data-xxxxx-of-xxxxx variables.indexsaved...
提交训练任务时，PAI会自动注入多个通用环境变量，您可以通过配置$环境变量名 来获取指定环境变量的值。关于DLC默认提供的环境变量列表，请参见 通用环境变量列表。说明 如果配置了数据集，则训练结果默认输出到数据集挂载目录。如果您在...
如果您的模型使用的TensorFlow框架，可自行安装社区TensorFlow，如果需要TensorRT的支持，也可以安装PAI团队预编译的Tensorflow，详情请参见 安装TensorFlow。如果您的模型使用的PyTorch框架，可自行安装社区PyTorch，如果需要支持CUDA 10....
调用GetShardIterator接口获取读取当前Shard记录的起始iterator。请求消息结构 message GetShardIteratorRequest { required string stream_id=1;required string shard_id=2;} 名称 类型 是否必选 描述 stream_id string 是 当前Stream的...
SaveAntppcFlModel 模型保存。SaveAntppcFlPreprocess 预处理规则报错。SaveAntppcFlScript 保存脚本。SaveAntppcFlScriptConfig 保存脚本设置。SaveAntppcFlTask 收藏任务。SaveAntppcMpcDatamege 合并数据。UpdateAntppcAisComponent ...
Modbus调试工具用于测试网关能否连接指定的Modbus设备，同时也可以测试该Modbus设备所属产品的物模型是否配置正确。前提条件 请您确保已创建完成边缘实例，操作详情请参见 环境搭建。请您确保已为边缘实例分配Modbus驱动和子设备，操作详情...
警告 公共云GPU服务器即将过保下线，您可以继续提交CPU版本的TensorFlow任务。如需使用GPU进行模型训练，请前往DLC提交任务，具体操作请参见 创建训练任务。读取OSS数据 主流程 描述 上传数据至OSS 使用深度学习处理数据时，数据需要先存储...
在快速开始中，您可以选择直接部署开源的预训练图片分类模型，或针对定制化场景，使用自己的数据集对预训练模型进行微调训练，并使用微调训练模型将图片分类成定制化的类别。本文为您介绍如何使用快速开始执行图片分类任务。前提条件 已...
PAI-Blade支持TensorFlow和PyTorch模型在GPU硬件、端侧设备的INT8量化。本文主要介绍在GPU硬件上，如何使用PAI-Blade量化优化。背景信息 量化是模型压缩常用手段之一，通过将原始的全精度32位浮点数分桶量化为位宽更小的定点整数，可以达到...
否则后续创建EAS服务时读取模型文件失败。access_key_id 需要配置您自己的AccessKey和AccessKeySecret。您可以使用阿里云账号或RAM用户来创建EAS客户端对象，如何获取AccessKey，详情请参见 如何获取AccessKey。本文以阿里云账号为例，如果...