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Standard资源池节点故障定位 节点故障定位 对于Standard资源池，ModelArts平台在识别到节点故障后，通过给K8S节点增加污点的方式（taint）将节点隔离避免新作业调度到该节点而受到影响，并且使本次作业不受污点影响。当前可识别的故障类型如下，可通过隔离码及对应检测方法定位故障。 表1 隔离码 隔离码
filename 是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图片的宽度。 height：必选字段，图片的高度。 depth：必选字段，图片的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割。 object 是 表示物体检测信息，多个物体标注会有多个object体。
的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 ModelArts自动学习，为入门级用户提供AI零代码解决方案 支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景 自动执行模型开发、训练、调优和推理机器学习的端到端过程 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
ModelArts在线服务预测请求体大小限制是多少？ 服务部署完成且服务处于运行中后，可以往该服务发送推理的请求，请求的内容根据模型的不同可以是文本，图片，语音，视频等内容。 当使用调用指南页签中显示的调用地址（华为云APIG网关服务的地址）预测时，对请求体的大小限制是12MB，超过12MB时，请求会被拦截。
--served-port ${port} --text 图片内容是什么 相关请求参数说明参照多模态相关请求参数说明。 多模态相关请求参数说明 表1 脚本参数说明 参数 是否必须 参数类型 描述 image_path 是 str 传给模型的图片路径 payload 是 json 单图单轮对话的post请求json，
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labeler，比如10000张都是未
Diffusion（潜在扩散）模型，应用于文生图场景。对于输入的文字，它将会通过一个文本编码器将其转换为文本嵌入，然后和一个随机高斯噪声，一起输入到U-Net网络中进行不断去噪。在经过多次迭代后，最终模型将输出和文字相关的图像。 SD1.5 Finetune是指在已经训练好的SD1
Qwen-VL是规模视觉语言模型，可以以图像、文本、检测框作为输入，并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu + 华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Qwen-VL推理。 资源规格要求
确保OBS中的文件是非加密状态 上传图片或文件时不要选择KMS加密，否则会导致数据集读取失败。文件加密无法取消，请先解除桶加密，重新上传图片或文件。 图3 OBS桶中的文件未加密 检查图片是否符合要求 目前自动学习不支持四通道格式的图片。请检查您的数据，排除或删除四通道格式的图片。 检查标注框是否符合要求（物体检测）
ModelArts部署在线服务时，如何避免自定义预测脚本python依赖包出现冲突？ 导入模型时，需同时将对应的推理代码及配置文件放置在模型文件夹下。使用Python编码过程中，推荐采用相对导入方式（Python import）导入自定义包。 如果ModelArts推理框架代码内
--benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。
txt", "w") as f: df.to_csv(f) 利用文件对象读取图片 使用opencv打开一张图片时，无法传入一个OBS路径，需要利用文件对象读取，考虑以下代码是无法读取到该图片的。 1 2 import cv2 cv2.imread('obs://bucket_name/xxx
VSCode远程连接时卡顿，或Python调试插件无法使用如何处理？ 问题现象 VSCode远程连接Notebook时，单击“VS Code接入”跳转至连接界面时一直卡顿，或Python调试插件无法使用。 图1 Python调试插件错误 原因分析 该问题通常由VS Code安装了第三方中文插件引起。
为文件类，可包含图片、音频或视频等场景，可以在“预测”页签添加图片进行服务预测。 如果您的输入类型为图片，请注意测试服务单张图片输入应小于8MB。 JSON文本预测，请求体的大小不超过8MB。 因APIG（API网关）的限制，单次预测的时间不能超过40S。 图片支持以下类型：“p
csv。 --height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 备注：当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行
csv。 --height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 备注：当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行
csv。 --height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 备注：当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行
mp、png四种图片格式。物体检测场景支持xml标注格式，不支持“非矩形框”标注。针对您提供的数据集，MetaValidation算子支持对图片和xml文件进行数据校验： 表1 图片类数据校验 异常情况 处理方案 图片本身损坏无法解码 过滤掉不能解码的图片 图片通道可能是1通道、2通道，不是常用的3通道
数据属性：筛选数据的来源，选择“全部”或“推理”。 图1 筛选条件 查看已标注图片 在标注任务详情页，单击“已标注”页签，您可以查看已完成标注的图片列表。图片缩略图下方默认呈现其对应的标签，您也可以勾选图片，在右侧的“选中文件标签”中了解当前图片的标签信息。 查看已标注文本 在数据集详情页，单击“已标
使用python3.6-torch1.4版本镜像环境安装MMCV报错 问题现象 日志报错中存在AssertionError: MMCV==1.2.5 is used but incompatible. Please install mmcv>=1.3.1, <=1.5.0。 原因分析
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