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镜像保存时报错“BuildImage,True,Commit successfully|PushImage,False,Task is running.” 问题现象 镜像保存时报错BuildImage,True,Commit successfully|PushImage,False,Task
to encode the image def encode_image(image_path): with open(image_path, "rb") as image_file: return base64.b64encode(image_file.read())
在服务器执行如下命令，可以将服务器上的文件上传到AI Gallery仓库里面。 gallery-cli upload {repo_id} {文件名} 如下所示，表示将服务器上的文件“D:\workplace\models\llama-7b\config.json”上传到AI Gallery仓库“tes
AI开发基础知识 AI开发基本流程介绍 AI开发基本概念 ModelArts中常用概念
tputs/train_url_0" train_url = args.train_url # 判断输出路径中是否有模型文件。如果无文件则默认从头训练，如果有模型文件，则加载epoch值最大的ckpt文件当做预训练模型。 if os.listdir(train_url):
processes”如何解决？ 镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决？ 保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决？ 镜像保存时报错“The container size (xG) is
发布和管理AI Gallery数据集 托管数据集到AI Gallery 发布数据集到AI Gallery 管理AI Gallery数据集 父主题： AI Gallery（新版）
da_frame failed with error code 0” 原因分析 出现该问题的可能原因如下： pytorch1.4引擎与之前pytorch1.3版本兼容性问题。 处理方法 在images之后添加contigous。 images = images.cuda() pred
configure鉴权命令 ma-cli image镜像构建支持的命令 ma-cli ma-job训练作业支持的命令 ma-cli dli-job提交DLI Spark作业支持的命令 使用ma-cli obs-copy命令复制OBS数据 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试
验收评分，用于团队标注。 deletion_reasons Array of strings 样本的删除原因，用于医疗。 hard_details Map<String,HardDetail> 疑难详情，包括：疑难描述，疑难原因，疑难建议。 labelers Array of Worker objects
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）。
"自动学习（图像分类、物体检测、声音分类）训练时长", "unit_cn" : "分钟", "name_en" : "ExeMLtraining duration (image classification, object detection, and soundclassification)"
label_task_type=wf.data.LabelTaskTypeEnum.IMAGE_CLASSIFICATION, # 数据集发布版本时需要指定标注任务的类型 train_evaluate_sample_ratio=train_ration # 数据集的训练验证切分比
如何切分ModelArts数据集？ 在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集
输入位置的子目录。 数据集输入位置：用来存放源数据集信息，例如本案例中从AI Gallery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录，但不能与输出位置为同一目录。 单击“确定”，自动跳转至AI Gallery的个人中心“我的下载”页签。等待五分钟左右下载完成即可。 图2
标注物体检测数据 物体检测之前，首先需考虑如何设计标签，标签设计需要对应所检测图片的明显特征，并且选择的标签比较容易识别（画面主体物与背景区分度较高），每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后，基于设计好的标签准备该图片的数据，每种需识别出的标签，建议应
标签类型 否 LabelTypeEnum 枚举类型 枚举值 LabelTaskTypeEnum IMAGE_CLASSIFICATION OBJECT_DETECTION IMAGE_SEGMENTATION TEXT_CLASSIFICATION NAMED_ENTITY_RECOGNITION
日志提示Compile graph failed 问题现象 日志提示：Compile graph failed。 图1 报错提示 原因分析 模型转换时未指定Ascend后端。 处理方法 需要在模型转换阶段指定“--device=Ascend”。 父主题： 常见问题
6%(top5)", "model_size": 102503801, "model_train_dataset": "imagenet，1000类图像分类", "model_dataset_format": "shape: [H>=32
参加活动 报名实践活动（实践） 发布技术文章（AI说） 父主题： AI Gallery（旧版）
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