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查看在线服务的事件 服务的（从用户可看见部署服务任务开始）整个生命周期中，每一个关键事件点在系统后台均有记录，用户可随时在对应服务的详情页面进行查看。 方便用户更清楚的了解服务部署和运行过程，遇到任务异常时，更加准确的排查定位问题。可查看的事件点包括： 表1 事件 事件类型 事件信
确认无误后单击右下角“创建项目”可自动跳转至自动学习的运行总览页面。 步骤四：运行工作流 在自动学习的运行总览页面，会产生一条工作流。工作流会自动从数据标注节点开始，依次运行数据集版本发布、数据校验、物体检测、模型注册、服务部署等节点，直至工作流全部运行完成。您需要做的是： 在数据标注节点，待
AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置？ 在ModelArts的算法管理页面，创建算法时勾选“显示旧版镜像”，选择XGBoost-Sklearn引擎即可。 ModelArts创建算法操作请参见创建算法。 ModelArts创建训练作业操作请参见创建训练作业。
径不是空目录，会出现该报错。 处理方法 对于不支持断点训练的模型，请您将模型的输出路径train_url设置为空目录。 父主题： 预置算法运行故障
分的计费方式，请您务必关注，避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后，单击“继续运行”，服务部署节点将继续运行，直至状态变为“运行成功”，至此，已将模型部署为在线服务。 服务测试 服务部署节点运行成功后，单击“实例详情”可跳转至对应的在线服务详情页面。单击“预测”页签，进行服务测试。
cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title('my picture') plt.show() 父主题： 代码运行故障
使用自定义镜像创建训练作业找不到启动文件 问题现象 使用自定义镜像创建训练作业，出现如下报错，提示找不到运行的主文件：no such file or directory。 原因分析 根据报错提示可以判断是运行命令的启动文件目录不正确导致运行失败。 处理方法 需要排查执行命令的启动文件目录是否正确，具体操作如下：
如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误？ 问题现象 Notebook中，运行训练代码出现如下错误。 cudaCheckError() failed : no kernel image is available for execution on the device
态变为“运行中”时，表示Notebook已创建并启动完成。 在Notebook列表，单击实例名称，进入实例详情页，查看Notebook实例配置信息。 图6 查看Notebook实例详情 “SSH远程开发”功能开启时，在“白名单”右侧单击修改，可以修改允许远程访问的白名单IP地址。
cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.title('my picture') plt.show() 父主题： 代码运行常见错误
在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击数据标注节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”，然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，
建议与总结 用户使用自定义镜像训练作业时，建议按照训练作业自定义镜像规范制作镜像。文档中同时提供了端到端的示例供用户参考。 父主题： 训练作业运行失败
击“确定”。 删除后的标签无法恢复，请谨慎操作。 继续运行 完成数据的确认之后，返回新版自动学习的页面，在数据标注节点单击“继续运行”，工作流将会继续依次运行直到所有节点运行成功。 图3 继续运行 父主题： 使用自动学习实现声音分类
如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误？ 问题现象 Notebook中，运行训练代码出现如下错误。 cudaCheckError() failed : no kernel image is available for execution on the device
Gallery中的YOLOv5算法，训练结束后没有显示模型评估结果。 原因分析 未标注的图片过多，导致没有模型评估结果。 处理方法 对所有训练数据进行标注。 父主题： 预置算法运行故障
下是LF。 解决方法 可以在Notebook中转换文件格式为Linux格式。 shell语言： dos2unix 文件名 父主题： 代码运行故障
ook列表页的镜像栏，可以查看到变更后的镜像。 变更Notebook实例运行规格 ModelArts允许用户在同一个Notebook实例中切换节点运行规格，方便用户灵活调整规格资源。只有处于“停止”、“运行中”和“启动失败”的Notebook实例才能变更规格。 登录ModelAr
签删除。 所有的删除操作均不可恢复，请谨慎操作。 继续运行 完成数据的确认之后，返回新版自动学习的页面，在数据标注节点单击“继续运行”，工作流将会继续依次运行直到所有节点运行成功。 图4 继续运行 父主题： 使用自动学习实现文本分类
在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态，向服务发起推理请求，报错“ModelArts.4206”。 原因分析 ModelArts.4206表示该API的请求流量超过了设定值。为了保证服务的平稳运行，ModelArts对单个API的推理请求流量做了限制，同时为了保证推理服务可以稳定运行在合理区间
模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 “输出路径” 选择自动学习数据输出的统一OBS路径。 说明： “输出路径”是存储自动学习在运行过程中所有产物的路径。 “训练规格” 选择自动学习训练节点所使用的资源规格，以实际界面显示为准，将会根据不同的规格计费。 说明： 只有北京四区域支持限时免费规格。
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