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objects 超参搜索算法的参数列表。 description String 超参搜索算法的描述。 表4 params 参数 参数类型 描述 key String 超参搜索算法的参数名称。 value String 超参搜索算法的参数取值。 type String 超参搜索算法的参数类型。
ma-user:ma-group coco 代码云上适配 下载YOLOX代码。代码仓地址:https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git。 git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
【下线公告】华为云ModelArts算法套件下线公告 华为云ModelArts服务算法套件将在2024年6月30日00:00(北京时间)正式退市。 下线范围 下线Region:华为云全部Region。 下线影响 正式下线后,ModelArts Notebook中将不会预置算法套件相关工具ma-c
objects 算法类别的列表。 total Integer 总数。 表4 ProcessorTaskItem 参数 参数类型 描述 label_en String 算法类别的英文名称。 label_zh String 算法类别名称。 template_id String 算法类别的ID。
本地导入的算法有哪些格式要求? ModelArts支持导入本地开发的算法,格式要求如下: 编程语言不限。 启动文件必须选择以“.py”结尾的文件。 文件数(含文件、文件夹数量)不超过1024个。 文件总大小不超过5GB。 父主题: 功能咨询
步骤3:使用订阅算法创建训练作业 算法订阅成功后,算法将呈现在“算法管理>我的订阅”中,您可以使用订阅的“ResNet_v1_50”算法创建训练作业,获得模型。 进入“算法管理 > 我的订阅”页面,选择订阅的“图像分类-ResNet_v1_50”算法,单击操作列的“创建训练作业”。
该日志表示数据集中的有效样本量为0,可能有如下原因: 数据未标注。 标注的数据是不符合规格的(如目标检测算法要求标注为矩形框,但是提供数据标注为非矩形框)。 处理方法 请您检查数据是否已标注,或检查数据标注是否符合算法要求。 父主题: 预置算法运行故障
日志提示“UnboundLocalError: local variable 'epoch'” 问题现象 使用YOLOv5算法增量训练时出现如下报错:UnboundLocalError: local variable 'epoch' referenced before assignment。
使用预置算法训练时,训练失败,报“bndbox”错误 问题现象 使用预置算法创建训练作业,训练失败,日志中出现如下报错。 KeyError: 'bndbox' 原因分析 用于训练的数据集中,使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注的数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法:
自动学习和订阅算法有什么区别? 针对不同目标群体,ModelArts提供不同的AI开发方式。 如果您是新手,推荐您使用自动学习实现零代码模型开发。当您使用自动学习,系统会自动选择适合的算法和适合的参数进行模型训练。 如果您是AI开发进阶者,通过订阅算法进行模型训练有更多算法上的选择,并且您可以自定义训练所需的参数。
pbtxt。 原因分析 算法要求标注框为矩形标注框,提供的数据标注为非矩形,因此导致该错误发生。 处理方法 请您将数据的标注改为矩形的标注框。 建议与总结 在训练作业前,推荐您检查数据的标注是否符合算法要求(如物体检测类算法的标注框为矩形标注框)。 父主题: 预置算法运行故障
错误发生。 例如,训练集中的标签共有4个,验证集中的标签只有3个。 处理方法 请您保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题: 预置算法运行故障
5&sort_dir=desc 获取订阅算法的subscription_id,假设为43b22aeb-5b28-4fad-9581-e3c16d5a3e68,该值即为算法的订阅id。 根据subscription_id获取订阅算法的版本列表 GET https://modelarts
报错“An SSH installation couldn't be found”或者“Could not establish connection to instance xxx: 'ssh' ...”如何解决? 问题现象 或 VS Code连接Notebook一直提示选择证书
对于不支持断点训练的模型,若选择训练输出路径不是空目录,会出现该报错。 处理方法 对于不支持断点训练的模型,请您将模型的输出路径train_url设置为空目录。 父主题: 预置算法运行故障
上传数据和算法至OBS(首次使用时需要) 前提条件 已经在OBS上创建好并行文件系统,请参见创建并行文件系统。 已经在obsutil安装和配置,请参见obsutils安装和配置。 准备数据 单击下载动物数据集至本地,并解压。 通过obsutil将数据集上传至OBS桶中。 ./obsutil
使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments 问题现象 使用预置AI算法部署在线服务报错gunicorn:error:unrecorgized arguments... 图1 在线服务报错 原因分析 根据报错日志分析,
500设备。如果您使用部署的模型适配Atlas 500原有的固件,则无需升级固件。 固件下载升级仅适用于Atlas 500。 对于预置算法训练所得的模型,要求使用AI Gallery中的预置算法,且算法支持snt3进行推理。 将AI应用部署至Atlas 500,请参考如下步骤进行操作。 登录ModelArt
时序预测-time_series_v2算法部署在线服务预测报错 问题现象 在线服务预测报错:ERROR: data is shorter than windows。 原因分析 该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。 在使用订阅算法时序预测-time_series_v2
MMCV的依赖与PyTorch版本不匹配。 处理方法 可参考链接的内容,根据PyTorch和CUDA版本安装对应版本的MMCV。 父主题: 预置算法运行故障