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在ModelArts中同一个账户,图片展示角度不同是为什么? 有的图片存在旋转角度等属性,不同的浏览器的处理策略不同,对浏览器的兼容性如表1和表2所示。 L代表last,L3-产品版本上线时最新的3个稳定浏览器版本。 如果您当前使用的浏览器版本过低,将在一定程度上影响页面的显示效果,系统会提示您尽快对浏览器进行升级。
硬盘限制故障 下载或读取文件报错,提示超时、无剩余空间 复制数据至容器中空间不足 Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 日志文件的大小达到限制 日志提示"write line error" 日志提示“No space left on device”
创建并管理工作空间 工作空间是白名单功能,如果有试用需求,请提工单申请权限。 背景信息 ModelArts的用户需要为不同的业务目标开发算法、管理和部署模型,此时可以创建多个工作空间,把不同应用开发过程的输出内容划分到不同工作空间中,便于管理和使用。 基于工作空间可以实现资源逻辑
准备图像分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量:不能有损坏的图片,目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。
日志文件的大小达到限制 问题现象 ModelArts训练作业在运行过程中报错,提示日志文件的大小已达到限制: modelarts-pope: log length overflow(max:1073741824; already: 107341771; new:90), process
训练作业容错检查 用户在训练模型过程中,存在因硬件故障而产生的训练失败场景。针对硬件故障场景,ModelArts提供容错检查功能,帮助用户隔离故障节点,优化用户训练体验。 容错检查包括两个检查项:环境预检测与硬件周期性检查。当环境预检查或者硬件周期性检查任一检查项出现故障时,隔离
分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误: WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0
ModelArts的Notebook实例upload后,数据会上传到哪里? 针对这个问题,有两种情况: 如果您创建的Notebook使用OBS存储实例时 单击“upload”后,数据将直接上传到该Notebook实例对应的OBS路径下,即创建Notebook时指定的OBS路径。
精度校验 转换模型后执行推理前,可以使用benchmark工具对MindSpore Lite云侧推理模型进行基准测试。它不仅可以对MindSpore Lite云侧推理模型前向推理执行耗时进行定量分析(性能),还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析(精度)。 精度测试 benc
使用Qwen2.5-72B-1K、Qwen2.5-32B调优的Checkpoint创建模型时,权重校验失败 问题现象 使用Qwen2.5-72B-1K、Qwen2.5-32B调优的Checkpoint创建模型时,权重校验失败。 版本详情的报错信息如下: Insufficient storage
订阅的模型一直处于等待同步状态 问题现象 订阅的模型一直处于等待同步状态。 原因分析 订阅的模型一直处于等待同步状态,可能原因如下: 由于ModelArts的数据存储、模型导入以及部署上线等功能依赖OBS、SWR等服务,需获取依赖服务的授权后,才能正常使用ModelArts的相关功能。
如何上传数据至OBS? 使用ModelArts进行AI模型开发时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)桶中。您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶,并在您创建的OBS桶中创建文件夹,然后再进行数据的上传,OBS上传数据的详细操作请参见《对象存储服务快速入门》。 您在创建OBS
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(
迁移效果校验 在pipeline适配完成后,需要验证适配后的效果是否满足要求,通过对比原始onnx pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题,则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx,将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite
训练作业找不到GPU 问题现象 训练作业运行出现如下报错: failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected 原因分析 根据错误信息判断,报错原因为训练作业运行程序读取不到GPU。
准备预测分析数据 使用ModelArts自动学习构建预测分析模型时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域,例如OBS桶区域为“北京四”时,必须保证ModelArts管理控制台区域也在“北京四”区域,否则会导致无法获取到相关数据。 数据集要求
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard,用户需要购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表1。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard,用户需要购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表1。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard,用户需要购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表1。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
快速开始 ModelArts SDK目前仅支持在ModelArts开发环境Notebook和本地PC两种环境使用。 ModelArts SDK不支持在训练作业和在线服务中使用。 ModelArts SDK已经集成在ModelArts开发环境Notebook中,可以直接使用,无需进行Session鉴权。