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customer"，表示资源池对应订单已取消，取消原因可能为超时未支付、用户自主取消，需重新购买。 其他错误 可通过F12查看浏览器请求信息，选择标红的pools接口，查看响应里的详细报错信息，如下图所示。通过错误提示修正输入参数后再次提交订单。 图8 报错信息 如CCE集群不可用，请检查CCE集群版本和状态。报错信息如下：
据标注”页签中添加图片并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 目前只支持jpg、jpeg、bmp、png格式的图片。 图2 预测结果 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label
”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签，重新进行模型训练及模型部署。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 输入代码：其中预测分析要求数据集中数据的预测列名称为class，否则会导致预测失败。 { "data": {
据标注”页签中添加音频并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段音频的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。
当一个华为云账号下需创建多个IAM子账号时，可参考此样例，为IAM子账号赋予使用ModelArts所需的权限。避免IAM子账号因权限问题导致使用时出现异常。 ModelArts Standard自动学习案例 表1 自动学习样例列表 样例 对应功能 场景 说明 口罩检测 自动学习 物体检测 基于AI
可能原因是用户使用的启动脚本为旧版本的run_train.sh，脚本里面有某些环境变量在新版本下发的作业中并不存在这些环境变量导致。 可能原因是使用Python file接口并发读写同一文件。 处理方法 对挂载盘的数据加权限，可以改为与训练容器内相同的用户组（1000），假如/nas盘是挂载路径，执行如下代码。
einops==0.8.0 torchsde==0.2.6 aiohttp==3.10.5 omegaconf==2.3.0 fastapi==0.115.0 uvicorn==0.30.6 spandrel==0.4.0 kornia==0.7.3 修改comfyui 源码
日志文件中的迭代次数、LOSS和吞吐数据必须按照“迭代次数|loss|吞吐”格式存放，否则AI Gallery会数据解析失败，导致“吞吐”和“训练LOSS”曲线异常。 “/var/logs/user_metrics.log” import json import os from datasets import
由于用户本地开发的代码需要上传至ModelArts后台，训练代码中涉及到依赖文件的路径时，用户设置有误的场景较多。 推荐通用的解决方案：使用os接口得到依赖文件的绝对路径，避免报错。 示例： |---project_root #代码根目录 |---BootfileDirectory
元模型来源：选择“从对象存储服务（OBS）中选择”。 选择元模型：从OBS中选择一个模型包。 AI引擎：选择“Custom”。 引擎包：从容器镜像中选择一个镜像。 容器调用接口：端口和协议可根据镜像实际使用情况自行填写。 其他参数保持默认值。 单击“立即创建”，跳转到模型列表页，查看模型状态，当状态变为“正常”，模型创建成功。
el-len。 e5-mistral-7B和gte-Qwen2-7B-instruct模型，使用openai启动服务，发送推理请求使用的是接口curl -X POST http://localhost:port/v1/embedding。 表1 基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
flow/log/” 用于存储训练日志文件。 Step2 创建数据集并上传至OBS 使用网站https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz，下载“mnist.npz”文件并上传至OBS桶的
日志文件中的迭代次数、LOSS和吞吐数据必须按照“迭代次数|loss|吞吐”格式存放，否则AI Gallery会数据解析失败，导致“吞吐”和“训练LOSS”曲线异常。 “/var/logs/user_metrics.log” import json import os from datasets import
果不佳，推荐使用多边形标注。 极点标注功能仅支持北京一与北京四区域。 多边形标注时，标注框或极点，必须在图片范围内，超出图片将导致后续作业异常。 开始标注 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备> 数据标注”，进入“数据标注”管理页面。 在标注作业列表右侧
“选择标注团队”：任务类型设置为“指定标注团队”，需在此参数中指定一个团队，同时勾选此团队中某几个成员负责标注。下拉框中将罗列当前账号下创建的标注团队及其成员。 “选择标注接口人”：任务类型设置为“指定标注管理员”，需在所有团队的“Team Manager”中选择一人作为管理员。 “自动将新增图片同步给标注团队”
acceptSamples 给样本添加标签 dataset updateSamples 发送邮件给团队标注任务的成员 dataset sendEmails 接口人启动团队标注任务 dataset startWorkforceTask 更新团队标注任务 dataset updateWorkforceTask
acceptSamples 给样本添加标签 dataset updateSamples 发送邮件给团队标注任务的成员 dataset sendEmails 接口人启动团队标注任务 dataset startWorkforceTask 更新团队标注任务 dataset updateWorkforceTask
后续操作 本地安装ModelArts SDK后，需完成Session鉴权。Session鉴权完成后，您可直接调用ModelArts的SDK接口。 FAQ：安装ModelArts SDK报错 在Windows上安装ModelArts SDK，Python版本需≤3.10.x版本，推荐使用3
ook中的python解释器和硬件规格，满足用户在本地体验到真实的硬件环境并进行全流程的调试和验证。 基于Ascend的样例中，可能会抛出异常。 ModuleNotFoundError: No module named 'te' 原因是：PyCharm的PYTHONPATH会将N
benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。
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