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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。
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重建,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。
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 训练作业卡死 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
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。
CES云监控 授予子用户使用CES云监控服务的权限。通过CES云监控可以查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况,并设置监控告警。 CES FullAccess 可选 SMN消息服务 授予子用户使用SMN消息服务的权限。SMN消息通知服务配合CES监控告警功能一起使用。
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
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
“/bucket-name/code/test.py”。 创建训练作业时,指定的代码目录为“/bucket-name/code/”,启动文件目录为“/bucket-name/code/test.py”。 训练作业创建完成之后就可以使用python调用“.sh”文件。 父主题: 编写训练代码
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>部署上线>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。
部署物体检测服务 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。
部署文本分类服务 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”,双击“服务部署”节点,进入配置详情页,完成资源的参数配置操作。
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。
部署预测分析服务 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,待训练状态变为“等待输入”,双击“服务部署”节点,完成相关参数配置。
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。
调用API提交训练作业后,能否绘制作业的资源占用率曲线? 调用API提交训练作业后,您可登录ModelArts控制台,在“模型训练 > 训练作业”中,单击“名称/ID”进入“训练作业详情”页面的“资源占用情况”模块,查看作业的资源占用率曲线。 父主题: API/SDK
在标注任务复制的弹窗中,填写作业描述,作业名称task-xxxx-copy-xxxx,其中xxxx为系统生成的随机码,用来区分新作业与被复制作业。也可以修改新生成的作业名称。单击“确定”。 复制完成后,在标注作业列表页即可查询新的标注任务,复制标注作业信息包含标注任务的样本、标签、团队标注信息。
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