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Controlnet训练 使用文本提示词可以生成一副精美的画作,然而无论再怎么精细地使用提示词来指导模型,也无法描述清楚人物四肢的角度、背景中物体的位置、光线照射的角度,使用Controlnet可以通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。 将Controlnet
如何保证自定义镜像能不因为超过35G而保存失败? 可以从如下几方面考虑: 请选择较小的基础镜像创建Notebook实例,这样在实例中可操作的空间才会大,可自由安装的包才能更多,一般建议原始的启动Notebook的基础镜像在SWR侧查看大小不要超过6G。 镜像保存主要保存在/hom
如果通过排查计算,发现资源确实足够,则考虑可能由于资源碎片化导致的。 例如,集群共2个节点,每个节点都空闲了4张卡,总剩余卡数为8张卡,但用户的作业要求为1节点8张卡,因此无法调度上。 父主题: Standard专属资源池
ModelArts团队标注的数据分配机制是什么? 目前不支持用户自定义成员任务分配,数据是平均分配的。 当数量和团队成员人数不成比例,无法平均分配时,则将多余的几张图片,随机分配给团队成员。 如果样本数少于待分配成员时,部分成员会存在未分配到样本的情况。样本只会分配给labele
用户创建模型时构建镜像或导入文件失败 问题现象 用户创建模型时,构建镜像失败,失败日志中提示下载obs文件失败(Get object size from OBS failed!)。 图1 下载obs文件失败 用户创建模型时,事件提示:复制模型文件失败,请检查OBS权限是否正常(Failed
在部署或升级在线服务时,如果部署或升级失败,并且在事件中出现如下类似提示。 图1 内存不足提示样例1 运行中服务出现告警时,在事件中出现建议:内存不足,请增加内存。 图2 内存不足提示样例2 原因分析 部署或升级时出现该提示,可能原因是选择的计算节点规格内存太小,无法满足应用部署,请增大内存规格。
确认智能标注作业的数据难例 在数据量很大的标注任务中,标注初期由于已标注图片不足,智能标注的结果无法直接用于训练。如果对所有的未标注数据一一进行调整确认仍然需要较大的人力和时间成本。为了更快地完成标注任务,在对未标注数据进行智能标注的任务中,ModelArts嵌入了自动难例发现功
云端服务是集中化的离终端设备较远,对于实时性要求高的计算需求,把计算放在云上会引起网络延时变长、网络拥塞、服务质量下降等问题。而终端设备通常计算能力不足,无法与云端相比。在此情况下,通过在靠近终端设备的地方建立边缘节点,将云端计算能力延伸到靠近终端设备的边缘节点,从而解决上述问题。 智能边缘平台(Intelligent
创建模型不同方式的场景介绍 AI开发和调优往往需要大量的迭代和调试,数据集、训练代码或参数的变化都可能会影响模型的质量,如不能统一管理开发流程元数据,可能会出现无法重现最优模型的现象。 ModelArts的模型可导入所有训练生成的元模型、上传至对象存储服务(OBS)中的元模型和容器镜
训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网,否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公网,ECS打通公网配置请参见ECS绑定弹性公网IP。 在华为公有云平台申请的资源一般默认连通网络,如未连通网络或无法git clone下载代码时用户则需要找到已连通网
训练作业运行失败排查指导 问题现象 训练作业的“状态”出现“运行失败”的现象。 原因分析及处理方法 查看训练作业的“日志”,出现报错“MoxFileNotExistsException(resp, 'file or directory or bucket not found.')”。
另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码
常见问题 模型转换失败怎么办? 常见的模型转换失败原因可以通过查询转换失败错误码来确认具体导失败的原因。Stable Diffusion新推出的模型在转换中可能会遇到算子不支持的问题,您可以到华为云管理页面上提交工单来寻求帮助。 图片大Shape性能劣化严重怎么办? 在昇腾设备上
自定义镜像训练作业失败定位思路 问题现象 使用自定义镜像训练作业时,训练失败。 定位思路 确定镜像来源 确认该自定义镜像的基础镜像是否来源于ModelArts提供的基础镜像,推荐用户使用ModelArts的基础镜像构建自定义镜像,具体请参见使用ModelArts的基础镜像构建新的训练镜像。
服务预测失败 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态,向服务发起推理请求,预测失败。 原因分析及处理方法 服务预测需要经过客户端、外部网络、APIG、Dispatch、模型服务多个环节。每个环节出现都会导致服务预测失败。 图1 推理服务流程图 出现APIG.XX
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)。
训练作业的监控内存指标持续升高直至作业失败 问题现象 训练作业的“状态”为“运行失败”。 原因分析 训练作业的监控内存指标持续升高,导致最后训练作业失败。 处理步骤 查询训练作业的日志和监控信息,是否存在明确的OOM报错信息。 是,训练作业的日志里存在OOM报错,执行2。 否,训
≥Count/min ModelArts模型负载 ModelArts在线服务 1分钟 failed_called_times 调用失败次数 统计ModelArts用户调用服务的失败次数。 单位:次/分钟。 ≥Count/min ModelArts模型负载 ModelArts在线服务 1分钟 total_called_times
执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网,则可以配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址,可访问公网。 docker build --build-arg
VS Code连接开发环境失败时的排查方法 VS Code连接开发环境失败时,请参考以下步骤进行基础排查。 网络链路检查 在ModelArts控制台查看Notebook实例状态是否正常,确保实例无问题。 在VS Code Terminal里执行如下命令检测SSH命令是否可用; ssh