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ModelArts.0108: 您未被授权执行该操作。 订阅已过期。执行同步操作时报错：ModelArts.5055: 订阅已过期。 处理方法 在权限管理页面进行依赖服务的授权。完成委托授权请参考了解ModelArts权限配置。 检查是否有OBS权限或者接口操作权限。 订阅已过期，可以在AI
骤排查。 解决方案 排查/home/ma-user权限，建议将该目录权限设置为755或750，权限不能过于宽松，以保证用户隔离和安全。修改方法如下。 chomd 755 /home/ma-user chomd 750 /home/ma-user 排查密钥是否是和实例绑定的一致。 停止实例，进入实例详情页。
训练。 原因分析 Tensorflow分布式有多种执行模式，mox会通过4次执行50 step记录执行时间，选择执行时间最少的模型。 处理方法 创建训练作业时，在“运行参数”中增加参数“variable_update=parameter_server”来关闭Mox的warmup。
does not exist. The operation, 'images', does not exist in the graph。 处理方法 如果切分了数据集，需要删除推理代码中“Yolov3Service”类中的如下代码： self.model_inputs = {'images':
中调用self._filter方法处理每一个sample self._filter在基类中未定义，需要各个子类针对目标数据集格式进行实现 所有handler依据实际数据集实现self._filter方法，处理原始数据集中的单一sample，其余方法复用基类的实现。 GeneralPretrainHandler解析
中调用self._filter方法处理每一个sample self._filter在基类中未定义，需要各个子类针对目标数据集格式进行实现 所有handler依据实际数据集实现self._filter方法，处理原始数据集中的单一sample，其余方法复用基类的实现。 GeneralPretrainHandler解析
disabled.”如何解决？ 问题现象 或 原因分析 Notebook实例重新启动后，公钥发生变化，OpenSSH核对公钥发出警告。 解决方法 在VS Code中使用命令方式进行远程连接时，增加参数"-o StrictHostKeyChecking=no" ssh -tt -o
1k_whole_map_val.txt。 下载完成后将上述3个文件数据上传至OBS桶中的imagenet21k_whole文件夹中。上传方法请参考上传数据和算法至OBS（首次使用时需要）。 父主题： 多机多卡
原因分析 容器提供的健康检查接口调用失败。容器健康检查接口调用失败，原因可能有两种： 镜像健康检查配置问题 模型健康检查配置问题 解决方法 根据容器日志进行排查，查看健康检查接口失败的具体原因。 镜像健康检查配置问题，需修复代码后重新制作镜像创建模型后部署服务。了解镜像健康接
/cache”，实际下载的数据会翻倍。例如只下载了2.5TB的数据，程序就显示空间不够而失败，因为/cache只有4TB的可用空间。 处理方法 在使用Tensorflow多节点作业下载数据时，正确的下载逻辑如下： import argparse parser = argparse
4302 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态后，向运行的服务发起推理请求，报错ModelArts.4302。 原因分析及处理方法 服务预测报错ModelArts.4302有多种场景，以下主要介绍两种场景： "error_msg": "Gateway forwarding
&& \ pip install ipykernel==6.7.0 --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple && \
原因分析 运行参数中未定义该参数。 在训练环境中，系统可能会传入在Python脚本里没有定义的其他参数名称，导致参数无法解析，日志报错。 处理方法 参数定义中增加该参数的定义，代码示例如下： parser.add_argument('--init_method', default='tcp://xxx'
部署的在线服务状态为告警 问题现象 在部署在线服务时，状态显示为“告警”。 解决方法 使用状态为告警的服务进行预测，可能存在预测失败的风险，请从以下4个角度进行排查，并重新部署。 后台预测请求过多。 如果您使用API接口进行预测，请检查是否预测请求过多。大量的预测请求会导致部署的在线服务进入告警状态。
储显示没那么大，但是镜像已经很大。镜像超大会导致加载的各种问题，所以这里做了限制。这种场景下，建议找到原始镜像重新构建环境进行保存。 解决方法 找到原始镜像重新构建环境。建议使用干净的基础镜像，最小化的安装运行依赖内容，并进行安装后的软件缓存清理，然后保存镜像。 父主题： 自定义镜像故障
/{workforce_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_id 是 String 标注团队ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型
在线服务的API接口组成规则是什么？ AI应用部署成在线服务后，用户可以获取API接口用于访问推理。 API接口组成规则如下： https://域名/版本/infer/服务ID 示例如下： https://6ac81cdfac4f4a30be95xxxbb682.apig.xxx.xxx.com/v1/
确保在线服务一直处于“运行中”状态，否则会导致生产环境应用不可用。 集成方式 ModelArts在线服务提供的API是一个标准的Restful API，可使用HTTPS协议访问。ModelArts提供了SDK用于调用在线服务API，SDK调用方式请参见《SDK参考》>“场景1：部署在线服务Predictor的推理预测”。
name}/nodepools 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 资源池名称。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数
engine-runtimes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 String 每页显示的条目数量。 offset
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