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训练作业训练失败报错:TypeError: unhashable type: ‘list’ 问题现象 使用订阅算法图像分类-EfficientNetB4进行训练报错:TypeError: unhashable type: ‘list’。 原因分析 可能由于使用了多标签分类导致(即一个图片用了1个以上的标签)。
dataset_list = Dataset.list_datasets(session) print(dataset_list) # 打印出查询结果 示例二:根据数据集类型查询数据集列表 # 查询图像分类数据集 dataset_list = Dataset.list_datasets(session
存储相关 在ModelArts中如何查看OBS目录下的所有文件?
moxing as mox mox.file.list_directory('obs://bucket_name', recursive=True) 如果文件较多,请您耐心等待,最终文件路径信息会在提示信息之后显示。 父主题: 存储相关
创建OBS桶用于ModelArts存储数据 由于ModelArts本身没有数据存储的功能,ModelArts使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)进行数据存储以及模型的备份和快照,实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 AI开发过程中的输入数据、
print(predictor_object_list) 参数说明 查询服务列表,返回list,list大小等于当前用户所有已经部署的服务个数,list中每个元素都是Predictor对象,对象属性同本章初始化服务。 查询服务列表返回说明:service_list_resp = [service_instance1
HPC型文件系统来加速对OBS对象存储中的数据访问,并将生成的结果数据异步持久化到OBS对象存储中长期低成本保存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的存储解决方案 OBS + SFS Turbo存储加速的具体方案请查看: 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。 设置训练存储加速 当完成上传数据至OBS并预热到SFS
Cluster存储 如果没有挂载任何外部存储,此时可用存储空间根据dockerBaseSize的配置来决定,可访问的存储空间比较小,因此建议通过挂载外部存储空间解决存储空间受限问题。 容器中挂载存储有多种方式,不同的场景下推荐的存储方式不一样,详情如表1所示。容器存储的基础知识了解
Predictor session = Session() predictor_list = Predictor.get_service_list(session) print(predictor_list) 场景2:按照检索条件查询当前用户服务 1 2 3 4 5 6 from modelarts
ECS服务器挂载SFS Turbo存储 本小节介绍如何在ECS服务器挂载SFS Turbo存储,挂载完成后可在后续步骤中,将训练所需的数据通过ECS上传至SFS Turbo。 前提条件 已创建SFS Turbo,如果未创建,请参考创建文件系统。 数据及算法已经上传至OBS,如果未
参数说明 查询模型列表,返回list,list大小等于当前用户所有已经部署的模型个数, list中每个元素都是Model对象,对象属性和查询模型详情相同。查询模型列表返回说明: model_list = [model_instance1, model_instance2, model_instance3
model import Model session = Session() model_list = Model.get_model_list(session) print(model_list) 场景2:按照检索条件查询当前用户模型 1 2 3 4 5 6 from modelarts
写入到SFS Turbo缓存中,并可被下游业务环节继续读取并处理,结果数据可以异步方式导出到关联的OBS对象存储中进行长期低成本存储,从而加速训练场景下加速OBS对象存储中的数据访问 ModelArts Standard模型训练提供便捷的作业管理能力,提升用户模型训练的开发效率
配置Lite Server存储 Server服务器支持SFS、OBS、EVS三种云存储服务,提供了多种场景下的存储解决方案,主要区别如下表所示。若需要对本地盘进行配置,请参考物理机环境配置。 表1 表1 SFS、OBS、EVS服务对比 对比维度 弹性文件服务SFS 对象存储服务OBS 云硬盘EVS
Session() predictor_object_list = Predictor.get_service_object_list(session) predictor_instance = predictor_object_list[0] predictor_log
session = Session() model_object_list = Model.get_model_object_list(session) model_instance = model_object_list[0] model_info =
1434 SQL Server的TCP端口,用于返回SQLServer使用了哪个TCP/IP端口。 Oracle 1521 Oracle通信端口,弹性云服务器上部署了Oracle SQL需要放行的端口。 MySQL 3306 MySQL数据库对外提供服务的端口。 Windows Server
es,dependencies格式样例可参考下方格式定义。 dependencies参数组的定义格式 SDK提供了Dependencies类对其定义,dependencies为list,list中的元组对象是Dependencies。 定义代码如下: 1 2 3 4 5 6 dependencies
modelarts:trainJobVersion:list modelarts:model:list modelarts:app:list modelarts:service:list modelarts:dataset:list modelarts:workspace:list modelarts:trainJob:list
训练作业的状态一直在“创建中”,查看训练作业的“事件”,有异常信息“实例挂卷失败”,详情为“Unable to mount volumes for pod xxx ... list of unmounted volumes=[nfs-x]”。 原因分析 用户账号下的SFS Turbo所在的VPC网络需要与专属资源池