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AI Center

Automation CloudAutomation SuiteStandalone
上次更新日期 2024年12月23日

管理 ML 包

包验证

对于服务

对于上传的模型,如果“启用训练”标记处于“不活动”状态,则在上传模型时,AI Center 会根据此处所述的要求验证上传的 .zip 文件。将执行以下三项检查:
  1. 存在非空根文件夹。
  2. requirements.txt 文件已存在。
  3. 根文件夹中存在名为 main.py 的文件,该文件实现了类 Main。进一步验证该类,以实现 __init__predict 函数。

成功或失败以及导致失败的任何错误都会显示在“ML 日志”页面上。

对于训练

对于上传了活跃的“启用训练”标记的模型,除了验证上述要求,AI Center 也按照此处描述的要求验证已上传的 .zip 文件。对于这些包,将执行以下两项检查:
  1. 存在非空根文件夹。
  2. 根文件夹中存在名为 train.py 的文件,该文件实现了类 Main。进一步验证该类,以实现 __init__ 函数和以下函数:trainevaluatesave

成功或失败以及导致失败的任何错误都会显示在“ML 日志”页面上。

查看 ML 包详细信息

单击列表中的某个包,以前往其“ML 包”>“[ML 包名称]”页面。

在“版本”选项卡中,查看其详细信息:包版本、创建时间、更改日志、状态、是否启用训练、是否启用推荐的 GPU 以及参数。



通过单击⁝ 图标,然后单击“详细信息”,可以在“ML 包版本”中找到每个条目的更多信息。系统将显示一个对话框,其中包含有关包版本的所有信息。



在“管道运行”选项卡中,查看与包的管道运行相关的详细信息:包名称、类型、版本、状态、创建时间、持续时间、分数和其他详细信息。

版本控制

AI Center 还支持包的版本控制和版本管理。上传包后,系统会将该包显示为版本 1.0(假设其主要版本1次要版本0)。这有助于区分用户上传的包和通过管道重新训练的包,后者仅更改其次要版本。

上传新的 ML 包版本

按照以下步骤上传已上传的包的新版本:

  1. “ML 包”页面中,单击包旁边的 ⁝,然后选择“上传新版本”选项。

    或者,在“ML 包”>“[ML 包名称]”页面中,单击“上传新版本”。系统将显示“上传以下包的新版本 > [ML 包名称]”窗口,其中的大多数字段会预先填充您在首次上传该包时提供的信息。

  2. 单击“上传包”以选择所需的 .zip 文件,或者将上述文件拖放到此字段中。
  3. 可选:更新以下字段中的现有信息:
    • 输入说明
    • 输出说明
    • 语言
  4. 可选: 在“更改 日志 ” 字段中,输入更改的内容。
  5. 选择模型是否需要 GPU,默认情况下,设置为“否”。
  6. 选择是否为模型启用训练
  7. 单击“创建”以上传现有包的新版本,或单击“取消”以中止该过程。“上传包”窗口将关闭,并且上传包的新版本。可能需要几分钟才能传播上传。

包的新版本不会直接显示在“ML 包”页面中。您可以在该包的“ML 包详细信息”页面中查看其信息。

注意:上传现有包的新版本时,将创建新的主要版本。例如,如果我上传了第一个包,则上传的版本将为 1.0。上传新版本时,该版本将为 2.0

训练管道创建的 ML 包版本

训练管道完整管道对包版本成功执行时,将创建新的次要版本。例如,如果我已上传包(版本 1.0)并启动训练管道,则完成后“ML 包详细信息”页面将显示版本 1.1,如下所示:



查看包参数

“ML 包”>“[ML 包名称]”页面的“版本”选项卡中,单击包版本旁边的信息图标。系统将显示“参数”>“[ML 包名称]”>“[ML 包版本]”窗口。

系统将显示所选包版本的输入类型以及输入和输出说明。请注意,您无法编辑值。

删除 ML 包

只有当包未部署在技能中,且这些包当前没有管道正在运行时,您才能将包删除。

  1. “ML 包”页面中,单击包旁边的 ⁝,然后选择“删除未部署的版本”。系统会显示确认窗口。
  2. 在确认窗口中,单击“确定”以删除所选包的所有未部署版本。如果包版本是技能的一部分(处于活动状态),则不会删除该包版本。如果所有版本都处于不活动状态,则将其全部删除。

  1. “ML 包”>“[ML 包名称]”页面的“版本”选项卡中,单击包版本旁边的 ⁝,然后选择“删除”。系统会显示确认窗口。
  2. 在确认窗口中,单击“确定”以删除包的选定版本。如果包版本是技能的一部分(处于活动状态),则不会删除该包版本。如果这是所选包的唯一版本,则包本身也将被删除。

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