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for 'x:/xxx.pem' are too open”如何解决? 问题现象 原因分析 原因分析一:密钥文件未放在指定路径,详情请参考安全限制或VS Code文档。请参考解决方法一处理。 原因分析二:当操作系统为macOS/Linux时,可能是密钥文件或放置密钥的文件夹权限问题,请参考解决方法二处理。
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本章节提供了推理服务访问公网的方法。 应用场景 推理服务访问公网地址的场景,如: 输入图片,先进行公网OCR服务调用,然后进行NLP处理; 进行公网文件下载,然后进行分析; 分析结果回调给公网服务终端。 方案设计 从推理服务的算法实例内部,访问公网服务地址的方案。如下图所示: 图1 推理服务访问公网 操作事项 ModelArts:设置资源池的网络
AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼,从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析,一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法,对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理,以求最大化地开发数据价值,发挥数据作用。 AI开发的基本流程 AI开发的基本流程通常
单击“特征分析”,在弹窗中选择刚才发布的数据集版本,并单击“确定”,启动特征分析任务。 图3 启动特征分析 查看任务进度 任务执行过程中,可以单击“任务历史”,查看任务进度。当任务状态变为“成功”时,表示任务执行完成。 图4 特征分析任务进度 查看特征分析结果 特征分析任务执行完
创建自动学习项目有个数限制吗? ModelArts自动学习,包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您最多只能创建100个自动学习项目。 父主题: 创建项目
模型精度有问题怎么办? 首先考虑通过FP16的方式进行转换和执行,再通过精度诊断工具来进行分析,更进一步可以到华为云官网上提交工单处理。 父主题: 常见问题
Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景,无需任何代码开发,自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类等场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型。 费用说明:本案例使用过程中,从AI
性能可视化工具Ascend-Insight使用指导 对于高阶的调优用户,可以使用可视化profiling数据查看数据详情并分析可优化点,昇腾提供了Ascend-Insight可视化工具,相比于chrometrace等工具提供了更优的功能和性能。详见昇腾《Ascend-Insight用户指南》。
runtime is found,using CUDA_HOME='/usr/local/cuda'。 原因分析 从日志报错信息No CUDA runtime is found分析,是cuda runtime没有找到。 处理方法 建议您按以下步骤排查处理: 确认部署在线服务时是否选择了GPU规格。
在线服务预测报错DL.0105,报错日志:“TypeError:‘float’object is not subscriptable”。 原因分析 根据报错日志分析,是因为一个float数据被当做对象下标访问了。 处理方法 将模型推理代码中的x[0][i]修改为x[i],重新部署服务进行预测。
视化的性能数据文件,提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据,主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等,可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。
包含数据及当前标注作业支持的标注信息。 为了快速获取数据集中最新数据,可在标注作业详情页的“全部”、“未标注”或“已标注”页签中,单击“同步新数据”,快速将数据集中的数据添加到标注作业中。 问题现象: 将已标注好的数据上传至OBS,同步数据后,显示为未标注。 原因分析: 可能是OBS桶设置了自动加密导致此问题。
"msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面的日志页签中查看对应的报错日志,分析报错原因。 图2 报错日志 从上图报错日志判断,预测失败是模型推理代码编写有问题。 解决方法 根据日志报错提
在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,VS Code打开后未进行远程连接 若本地为Linux系统,见原因分析二。 原因分析一 自动安装VS Code插件ModelArts-HuaweiCloud失败。 解决方法一 方法一:检查VS Code网络是否正常。在VS
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如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型? 针对一般用户,ModelArts提供自动学习的预测分析场景来完成结构化数据的模型训练。 针对高阶用户,ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发的功能,在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能;用户在开发、
模型转换报错如何查看日志和定位? 通过如下的配置项打开对应的模型转换日志,可以看到更底层的报错。如配置以下的环境变量之后,再重新转换模型,导出对应的日志和dump图进行分析: 报错日志中搜到“not support onnx data type”,表示MindSpore暂不支持该算子。 报错日志中搜到“Convert
训练作业性能降低 问题现象 使用ModelArts平台训练算法训练耗时增加。 原因分析 可能存在如下原因: 平台上的代码经过修改优化、训练参数有过变更。 训练的GPU硬件工作出现异常。 处理方法 请您对作业代码进行排查分析,确认是否对训练代码和参数进行过修改。 检查资源分配情况(cpu/me
删除处理任务 功能介绍 删除处理任务,支持删除“特征分析”任务和“数据处理”两大类任务。可通过指定路径参数“task_id”来删除某个具体任务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。