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msprobe精度比对 精度比对功能主要针对两类场景的问题： 同一模型，从CPU或GPU移植到NPU中存在精度下降问题，对比NPU芯片中的API计算数值与CPU或GPU芯片中的API计算数值，进行问题定位。 同一模型，进行迭代（模型、框架版本升级或设备硬件升级）时存在的精度下降问
部署图像分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行节点”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
部署声音分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行总览”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”时，双击“服务部署”进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 问题现象 基于TensorFlow-1.8启动训练作业，并在代码中使用“tf.gfile”模块连接OBS，启动训练作业后会频繁打印如下日志信息： Connection has been released. Continuing
创建训练作业提示错误码ModelArts.2763 问题现象 创建训练作业时，提示ModelArts.2763 : 选择的支持实例无效，请检查请求中信息的合法性。 原因分析 用户选择的训练规格资源和算法不匹配。 例如：算法支持的是GPU规格，创建训练作业时选择了ASCEND规格的资源类型。
训练作业的日志出现detect failed（昇腾预检失败） 问题现象 训练启动的日志出现如下相关错误： time="2023-05-27T07:07:08Z" level=error msg="detect failed, error: dsmi-checker detect failed
String 训练作业参数的名称。 config_desc String 训练作业参数的描述信息。 worker_server_num Integer 训练作业worker的个数。 app_url String 训练作业的代码目录。 boot_file_url String 训练作业的代码启动文件。
当对创建的训练作业不满意时，您可以单击操作列的复制，重新创建训练作业。在重创训练作业页面，会自动填入上一次训练作业设置的参数，您仅需在原来的基础上进行修改即可重新创建训练作业。 停止训练作业 在训练作业列表中，针对“创建中”、“等待中”、“运行中”的训练作业，您可以单击“操作”列的“终止”，停止正在运行中的训练作业。
Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 问题现象 创建训练作业，Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示：“No space left”。 原因分析 TensorFlow多节点任务会启动parameter server（
对应python包使用错误，该python包确实没有对应的变量或者方法 第三方pip源中的python包版本更新，导致在训练作业中安装的python包的版本可能也会发生变化。如训练作业之前无此问题，后面一直有此问题，则考虑是此原因。 处理方法 通过Notebook调试。 安装时指定版本。如：pip
修改训练作业优先级 使用专属资源池训练作业时，支持在创建训练作业时设置任务优先级，也支持作业在长时间处于“等待中”的状态时调整优先级。如通过调整作业优先级可以减少作业的排队时长。 什么是训练作业优先级 在用户运行训练作业过程中，需要对训练作业做优先级划分。比如有一些任务是低优先级
MetricsItem objects 指标列表。 表3 MetricsItem 参数 参数类型 描述 table table object 资源列表。 metadata ResourceMetricsMetadata object 资源指标的元信息。 表4 table 参数 参数类型
评估结果说明 根据训练数据类的不同评估结果会包含不同的指标。 离散值评估结果 包含评估指标为召回率（Recall）、精确率（Precision）、准确率（Accuracy）与F1值（F1 Score）。下表为具体说明： 表1 离散值评估结果包含指标说明 参数 说明 recall：召回率 被用
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）。
Successful”类似信息时，表示训练作业运行成功。 在单击“Apply and Run”按钮后，系统将自动开始执行训练作业。如果您想停止此作业，可以选择菜单栏中的“ModelArts > Training Job >Stop”停止此作业。 如果单击“Apply”，不会直接启动运行，只是保存训练作业的设置，如果需要启动作业，可以单击“Apply
进入“ModelArts>模型训练>训练作业”页面，检查是否有“运行中”的训练作业。如果有，单击该作业列表右方操作下的“停止”即可停止计费。 进入“ModelArts>模型部署>在线服务”页面，检查是否有“运行中”的推理作业。如果有，单击该作业列表右方操作下的“停止”即可停止计费。
训练作业 OBS操作相关故障 云上迁移适配故障 硬盘限制故障 外网访问限制 权限问题 GPU相关问题 业务代码问题 预置算法运行故障 训练作业运行失败 专属资源池创建训练作业 训练作业性能问题 Ascend相关问题
当参数配置完成后，单击“提交”，创建训练作业任务。 训练作业一般需要运行一段时间，前往训练作业列表，可以查看训练作业的基本情况。 在训练作业列表中，刚创建的训练作业状态为“等待中”。 当训练作业的状态变为“已完成”时，表示训练作业运行结束，其生成的模型将存储至对应的“输出”目录中。 当训练作业的状态变为“运
作业状态参考 作业状态如表1所示。 表1 作业状态 状态值 作业状态说明 0 JOBSTAT_UNKNOWN，作业状态未知。 1 JOBSTAT_INIT，作业初始化状态。 2 JOBSTAT_IMAGE_CREATING，作业镜像正在创建。 3 JOBSTAT_IMAGE_FAILED，作业镜像创建失败。
中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中，单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面，单击“Cloud Shell”页签，登录训练容器。 连接成功后，Cloud Shell界面提示如下。 图1 Cloud Shell界面 当作业处于非运行状态或权限不足时会导致无法使用Cloud
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