Docs
Есть вопрос по ML Space?
Спроси GPT-бота
Начать работу
Все документы
AI Cloud ML Space. Руководство пользователя
Обзор ML Space
Преимущества
Возможности
Параметры оборудования
Ограничения и особенности
Что нового
Навигация
Обзорная страница
Воркспейсы
Доступы и роли
Быстрый старт
Инструкции
Профиль пользователя ML Space
Создать воркспейс
Действия над воркспейсами
Совместная работа в воркспейсе
Удалить воркспейс
Просмотреть ключи для работы с платформой
Перенести данные и артефакты между воркспейсами
Заказать детализацию за период
Работа с данными
Создать пользовательский бакет
Использовать OBS Advanced в ML Space
Credentials S3 и путь до файла на S3
Создать коннектор
Создать коннектор из ML Space к базе данных SQL на примере сервиса Advanced
Операции над коннекторами
Правила переноса данных
Загрузить данные в хранилище S3
Загрузить файлы с помощью Boto3
Переместить данные между S3 и NFS
Расширить дисковое пространство NFS
Работа с архивами
Работа с Docker образами
Пример операций над Docker-образом на платформе ML Space
Работа с кастомными Docker-образами
Собрать кастомный образ на основе базового для деплоя
Пример сборки кастомного образа для деплоя
Действия с образами в Docker registry
Переместить docker-образ между воркспейсами
Работа с объектами Artifact Registry
Работа с готовыми датасетами из Dataset registry
Работа с готовыми моделями в Model registry
Работа в Jupyter Server
Создать Jupyter Server на основе базового образа или образа DataHub
Создать новый Jupyter Server на основе пользовательского образа
Создать новый Jupyter Server с доступом к кластеру Spark
Запустить задачу на кластере Spark
Подключиться к существующему Jupyter Server
Перевод Jupyter Server из одного региона в другой
Остановить или удалить Jupyter Server
Работать из терминала Jupyter/JupyterLab
Действия с библиотеками в образах Jupyter Server
Использовать Jupyter Server со Spark
Подключиться по SSH к Jupyter Server
Создать Jupyter Server с нужной версией Python
Удалить виртуальное окружение
Удаленная отладка в Pycharm по SSH
Удаленная отладка в Visual Studio Code по SSH
Обучение моделей
Препроцессинг данных
Установить библиотеки из склонированного Git-репозитория
Запустить процесс обучения
Обучить модель с использованием Pytorch Elastic Learning
Обучить модель с использованием библиотеки Horovod
Сохранить промежуточные результаты обучения (checkpoints)
Провести эксперимент
Подключиться по SSH к исполняемой задаче обучения из терминала
Обратная связь по задаче обучения
Мониторинг
Проверить статистику по задачам и Jupyter Server
Проверить загрузку оборудования
Проверить модели в TensorBoard
Мониторинг аллокаций
Использовать GitLab CI при работе с Environments
Развертывание и эксплуатация моделей
Загрузить файлы на S3-хранилище и собрать образ для деплоя
Создать образ для деплоя
Развернуть модель (создать деплой)
Использование обученной модели в рамках сервиса Deployments
Скрипты для прогнозирования на основе обученных моделей
Валидация serving-скрипта
Отправить синхронный HTTP-запрос к развернутой модели
Отправить асинхронный HTTP-запрос к развернутой модели
Пайплайны
Создать или отредактировать пайплайн
Работа с разными видами пайплайнов
Посмотреть логи пайплайна
Data Catalog
Обзор хранилища (Файловый менеджер)
Действия над папками и файлами
Работа с данными
Data transfer service
Artifact registry
Базовые концепции модуля Docker registry
Environments
Регионы размещения ресурсов
Образы для Jupyter Server
Советы по оптимизации процесса обучения
Использование ресурсов
Мониторинг моделей
Deployments
Типы деплоев
Регионы размещения ресурсов
Образы для деплоев и обучения моделей
Карточка деплоя и образа
Пайплайны
AI Marketplace
Подача заявки на размещение
DataHub
ruGPT-3 & family
AI Services
Сервис SaluteSpeech
Детекция номеров авто
Entity recognition
Text classification
Функция client_lib
Job
S3CopyJob
ImageBuildJob
EraserJob
Общие команды
Команды копирования
Отключенные параметры client_lib
Справочник API
Начало работы
Отправка запроса через Postman
Аутентификация
Работа с Docker registry через API
Обучающие материалы
Вопросы и ответы
Общие
Главная страница
Работа с разными регионами
Работа с данными
Artifact registry
Окружения и Jupyter Server
Задачи обучения
Spark
Развертывание и эксплуатация моделей
Асинхронные вызовы
Пайплайны
AI Marketplace
Тарификация
Термины и сокращения
Лицензии для компонентов Open Source
Обратиться в поддержку
AI Cloud ML Space. Руководство пользователя
Главная
Вопросы и ответы
ML Space
Вопросы и ответы
Общие
Главная страница
Работа с разными регионами
Работа с данными
Окружения и Jupyter Server
Задачи обучения
Spark
Развертывание и эксплуатация моделей
Пайплайны
AI Marketplace
Была ли статья полезной?
Да
Нет