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ModelArts支持哪些AI框架？ ModelArts的开发环境Notebook、训练作业、模型推理（即AI应用管理和部署上线）支持的AI框架及其版本，不同模块的呈现方式存在细微差异，各模块支持的AI框架请参见如下描述。 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascen
创建AI应用成功后，部署服务报错，如何排查代码问题 问题现象 创建AI应用成功后，部署服务失败，如何定位是模型代码编写有问题。 原因分析 用户自定义镜像或者通过基础镜像导入的AI应用时，用户自己编写了很多自定义的业务逻辑，这些逻辑有问题将会导致服务部署或者预测失败，需要能够排查出哪里有问题。
使用订阅算法训练结束后没有显示模型评估结果 问题现象 AI 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
而云服务订阅AI应用管理在“AI应用>云服务订阅AI应用”页面中。 模型来源不同。订阅应用，模型来源于AI Gallery；云服务订阅AI应用，模型来源于其他AI服务开发的模型。 订阅应用模型列表 在ModelArts的“AI应用>订阅应用”页面中，罗列了从AI Gallery订阅的所有模型。
CLI配置工具指南 安装Gallery CLI配置工具 使用Gallery CLI配置工具下载文件 使用Gallery CLI配置工具上传文件 父主题： AI Gallery（新版）
针对不同类型的自动学习项目，训练作业对数据集的要求如下。 图像分类：用于训练的图片，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的图片数不少于5张。 物体检测：用于训练的图片，至少有1种以上的分类（即1种以上的标签），每种分类的图片数不少于5张。 预测分析：由于预测分析任务的数据集不在数据管
strings 请求模式，AI引擎支持部署为同步在线服务或异步在线服务。 sync：同步在线服务 async：异步在线服务 accelerators Array of Accelerator objects AI引擎可使用的加速卡。 arch Array of strings AI引擎架构，目前共两种：
导入AI应用后部署服务，提示磁盘不足 问题现象 用户在导入AI应用后，部署服务时，提示磁盘空间不足：“No space left on device”。 原因分析 ModelArts部署使用的是容器化部署，容器运行时有空间大小限制，当用户的模型文件或者其他自定义文件，系统文件超过Docker
导入AI应用提示单个模型文件超过5G限制 问题现象 在导入AI应用时，提示单个模型文件大小超过5G限制。 原因分析 在不使用动态加载的情况下，系统对单个模型文件的限制大小为5G，超过时无法进行导入。 处理方法 精简模型文件后，重新导入。 使用动态加载功能进行导入。 图1 使用动态加载
进入容器。需要将${container_name}替换为实际的容器名称。启动容器默认使用ma-user用户。 docker exec -it ${container_name} bash 步骤三 获取代码并上传 上传代码AscendCloud-AIGC-6.3.909-xxx.
${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ ${image_name} bash 参数说明： work_dir：工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。 container_wor
进入容器。需要将${container_name}替换为实际的容器名称。启动容器默认使用ma-user用户。 docker exec -it ${container_name} bash Step3 获取代码并上传 上传代码AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx
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
/usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \ -v ${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ ${image_id} \ /bin/bash 参数说明： device=/dev
在AI Gallery订阅的数据集可以在SDK中使用吗？ 支持。 将AI Gallery数据集下载至OBS，然后在SDK直接使用此OBS目录下的数据即可。详细操作步骤如下所示： 将AI Gallery数据集下载至OBS。详细指导请参见下载数据集。 数据集可以直接下载至OBS，也可
如果是在本地服务器安装Gallery CLI配置工具，则参考本节将工具包下载至本地。 下载AI Gallery CLI安装包、校验文件。 单击链接，下载AI Gallery CLI安装包。 单击链接，下载AI Gallery CLI校验文件。 将AI Gallery CLI安装包及对应的校验文件放在同一目录下
Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 moondream2基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 AIGC工具tailor使用指导
自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。
物体检测标注时，支持叠加框吗？ 支持。 “物体检测”类型的数据集，在标注时，可在一张图片中添加多个标注框以及标签。需注意的是，标注框不能超过图片边缘。 父主题： Standard数据管理
ketName/data-cat”。 如需要提前上传待标注的图片，请创建一个空文件夹，然后将图片文件保存在该文件夹下，图片的目录结构如：“/bucketName/data-cat/cat.jpg”。 如您将已标注好的图片上传至OBS桶，请按照如下规范上传。 图像分类数据集要求将标
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