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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
pip软件包版本不匹配，需要修改为日志中打印的存在的版本。 图3 pip版本不匹配 构建日志中出现报错：“exec /usr/bin/sh: exec format error”。 这种报错一般是因为所用镜像系统引擎和构建镜像的系统引擎不一致引起的，例如使用的是x86的镜像却标记的是arm的系统架构。
NPU 掉卡 NPU卡丢失。 节点规格的NPU卡数和k8sNode中可调度卡数不一致。 可能是亚健康，建议先重启节点，若重启节点后未恢复，发起维修流程。 NT_NPU_OTHER NPU 其他 NPU其他错误。 检测到的其他NPU错误，通常为不可自纠正的异常，请联系技术人员支持。 发起维修流程。
8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
测阶段。 资源利用率：在作业进程IO没有变化的情况下，采集一定时间段内的GPU利用率，并根据这段时间内的GPU利用率的方差和中位数来判断资源使用率是否有变化。如果没有变化，则判定作业卡死。 由于检测规则的局限性，当前卡死检测存在一定的误检率。如果是作业代码本身逻辑（如长时间sleep）导致的卡死，请忽略。
查询APP的API认证信息 功能介绍 查询APP的API认证信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/serv
如镜像来源于第三方，设法找到自定义镜像的制作者咨询，制作者一般对镜像如何使用更加了解。 确定自定义镜像大小 自定义镜像的大小推荐15GB以内，最大不要超过资源池的容器引擎空间大小的一半。镜像过大会直接影响训练作业的启动时间。 ModelArts公共资源池的容器引擎空间为50G，专属资源池的容器引擎空间的默认为5
dns_domain_name String 页面调用指南展示的访问域名，可用于添加内网DNS解析。 vpcep_info Array of InternalChannelDetail objects 检索到的VPC访问通道信息。 表5 InternalChannelDetail 参数
获取自动化搜索作业yaml模板的信息 功能介绍 获取自动化搜索作业yaml模板的信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{projec
8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
训练日志用于记录训练作业运行过程和异常信息，为快速定位作业运行中出现的问题提供详细信息。用户代码中的标准输出、标准错误信息会在训练日志中呈现。在ModelArts中训练作业遇到问题时，可首先查看日志，多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。 训练日志包括普通训练日志和Ascend相关日志。
查询团队标注任务成员的进度信息 功能介绍 查询数据集团队标注任务中成员标注进展的统计信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{proj
air的key为难例原因出现的次数，Pair的value为难例原因HardDetail。 key_sample_stats Map<String,Integer> 难例统计信息。 label_stats Array of LabelStats objects 标签统计信息列表。 metadata_stats
修改在线服务配置 对于已部署的服务，您可以修改服务的基本信息以匹配业务变化，更换AI应用的版本号，实现服务升级。 您可以通过如下两种方式修改服务的基本信息： 方式一：通过服务管理页面修改服务信息 方式二：通过服务详情页面修改服务信息 前提条件 服务已部署成功，“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级。
修改批量服务配置 对于已部署的服务，您可以修改服务的基本信息以匹配业务变化，更换AI应用的版本号，实现服务升级。 您可以通过如下两种方式修改服务的基本信息： 方式一：通过服务管理页面修改服务信息 方式二：通过服务详情页面修改服务信息 前提条件 服务已部署成功，“部署中”的服务不支持修改服务信息进行升级。
池支持的作业类型进行编辑（新增或减少）。当前支持的“作业类型”有“训练作业”、“推理服务”和“开发环境”，用户可按需自行选择。 设置某一作业类型后，即可在此专属资源池中下发此种类型的作业，没有设置的作业类型不能下发。 为了支持不同的作业类型，后台需要在专属资源池上进行不同的初始化
模型转换报错如何查看日志和定位？ 通过如下的配置项打开对应的模型转换日志，可以看到更底层的报错。如配置以下的环境变量之后，再重新转换模型，导出对应的日志和dump图进行分析： 报错日志中搜到“not support onnx data type”，表示MindSpore暂不支持该算子。
使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息？ Schema信息表示表格的列名和对应类型，需要跟导入数据的列数保持一致。 若您的原始表格中已包含表头，需要开启“导入是否包含表头”开关，系统会导入文件的第一行（表头）作为列名，无需再手动修改Schema信息。 若您的原始表格
多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。 ModelArts Standard提供了训练作业失败定位与分析功能，如果训练作业运行失败，ModelArts会自动识别导致作业失败的原因，在训练日志界面上给出提示。提示包括三部分：失败的可能原因、推荐的解决方案以及对应的日志（底色标红部分）。
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