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OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 1-01-02 13:20:00 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 时间值越界，请参考官方文档。 处理方法 校验时间数据，pandas以纳秒表示时间戳。 最小时间：1677-09-22 00:12:43
机通信造成的精度问题，此时可以用精度工具的通信精度检测功能进行定位。部分集合通信算子要求通信域内各rank结果一致，如AllReduce、AllGather等，利用这一特性，工具将多机模型训练中产生的通信输出存盘，并传输到同一节点来比较其一致性，从而确定模型中通信算子的精度是否存
在位置，一帧对应的画面可添加多个标签。 支持的标注框与“物体检测”类型一致，详细描述请参见物体检测章节的表2。 图2 视频标注 上一帧对应的画面标注完成后，在进度条处单击播放按钮继续播放，在需要标注处暂停，然后重复执行步骤3完成整个视频的标注。 单击界面右上角的“标注列表”，在“
前提条件 已存在创建完成的数据集。 准备需要导入的数据，具体可参见从Manifest文件导入规范说明。 需导入的数据，已存储至OBS中。Manifest文件也需要存储至OBS。 确保数据存储的OBS桶与ModelArts在同一区域，并确保用户具有OBS桶的操作权限。 文件型数据从Manifest导入操作
task") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_name 是 String 标注任务的名称。 task_type 是 Integer 标注任务的类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组
检查依赖包路径是否能被识别 检查训练作业使用的资源规格是否正确 建议与总结 检查依赖包是否存在 如果依赖包不存在，您可以使用以下两种方式完成依赖包的安装。 方式一（推荐使用）：在创建我的算法时，需要在“代码目录”下放置相应的文件或安装包。 请根据依赖包的类型，在代码目录下放置对应文件： 依赖包为开源安装包时
时、通信瓶颈分析等功能，借助于数据库支持超大性能数据处理，可以支持20GB的集群性能文件分析，并且能够支持大模型场景下的性能调优，相比于Chrometrace、tensorboard等工具提供了更优的功能和性能。 更多详细信息，请参见昇腾MindStudio-Insight用户指南。
“/home/ma-user/work”目录以及动态挂载在“/data”下的目录下的数据会保存，其余目录下内容会被清理。例如：用户在开发环境中的其他目录下安装的外部依赖包等，在Notebook停止后会被清理。您可以通过保存镜像的方式保留开发环境设置，具体操作请参考保存Notebook实例。
return code: 137 原因分析 日志显示训练进程的退出码为137。训练进程表示用户的代码启动后的进程，所以这里的退出码是用户的训练作业代码返回的。常见的错误码还包括247、139等。 退出码137或者247 可能是内存溢出造成的。请减少数据量、减少batch_size，优化代码，合理聚合、复制数据。
下则网络异常，请切换代理或使用其他网络。 操作完成后再次执行搜索，如果显示如下则网络正常，请回到ModelArts控制台界面再次单击界面上的“VS Code接入”按钮。 方法二：出现如下图报错，是由于VS Code版本过低，建议升级VS Code版本为1.57.1或者最新版。 原因分析二
息。 修改已标注的数据 针对“已标注”的文本数据，仅支持删除此文本对象的标签。在“已标注”页签下，在标签名称区域单击标签右上角的叉号，即可删除此文本对象的标签。标签删除后，此文本对象将被呈现至“未标注”页签下。 图3 删除已标注文本的标签 修改标签 针对文本分类的自动学习项目，项
智能标注：在标注一定量的数据情况下，用户可以通过启动智能标注任务对数据进行自动标注，提高标注的效率。 团队标注：对于大批量的数据，用户可以通过创建团队标注作业，进行多人协同标注。 人工标注 对于不同类型的数据，用户可以选择不同的标注类型。当前ModelArts支持如下类型的标注作业： 图片
org上查询依赖的待安装包是否存在，如果不存在则建议使用whl包进行安装（将待安装的whl包放到模型所在的OBS目录下）。 查看待安装包的安装限制和前置依赖等，排查是否满足相关要求。 如果包有依赖关系，请参考导入模型时，模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写？章节配置包的先后依赖关系。
详细数据以及标注信息。如需了解标注结果的存储路径，请参见如下说明。 背景说明 针对ModelArts中的数据集，在创建数据集时，需指定“数据集输入位置”和“数据集输出位置”。两个参数填写的均是OBS路径。 “数据集输入位置”即原始数据存储的OBS路径。 “数据集输出位置”，指在M
版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。 为提升训练效果，建议在增量训练时，选择质量较高的数据，提升数据标注的质量。 增量训练的操作步骤
被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值
完成音频标注后，可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击数据标注节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。
训练文本分类模型 完成数据标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前，请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面，
完成图片标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求，否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类，且每种分类的图片不少于5张。 操作步骤
请参见到期后影响。 续费相关的功能 包年/包月专属资源池续费相关的功能如表1所示。 表1 续费相关的功能 功能 说明 手动续费 包年/包月专属资源池从购买到被自动删除之前，您可以随时在ModelArts控制台为专属资源池续费，以延长专属资源池的使用时间。 自动续费 开通自动续费后
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