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如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“文本分类”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后,您可以单击文本分类节点上方的按钮,查看相关指标信息,如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。
使用窍门 创建项目时,如何快速创建OBS桶及文件夹? 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
开发环境提示空间不足,如何解决? 当提示空间不足时,推荐使用EVS类型的Notebook实例。 参考如何在Notebook中上传下载OBS文件?操作指导,针对原有的Notebook,首先将代码和数据上传至OBS桶中。然后创建一个EVS类型的Notebook,将此OBS中的文件下载至
Optional[bool] = None, ) return_dict = return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict outputs
"key" : "seed", "value" : "1", "type" : "Integer" } ], "description" : "Hyperparameter search using the tree-structured
当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。
当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。
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
日志提示“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'” 问题现象 代码在Notebook的keras镜像中可以正常运行,在训练模块使用tensorflow.keras训练报错时,出现如下报错:AttributeError
如何在训练中加载部分训练好的参数? 在训练作业时,需要从预训练的模型中加载部分参数,初始化当前模型。请您通过如下方式加载: 通过如下代码,您可以查看所有的参数。 from moxing.tensorflow.utils.hyper_param_flags import mox_flags
JupyterLab中文件保存失败,如何解决? 问题现象 JupyterLab中保存文件时报错如下: 原因分析 浏览器安装了第三方插件proxy进行了拦截,导致无法进行保存。 在Notebook中的运行文件超过指定大小就会提示此报错。 jupyter页面打开时间太长。 网络环境原因
如果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。
AI引擎的值是系统自动写入的,无需设置。 图5 设置元模型来源 在AI应用列表页面,当AI应用状态变为“正常”时,表示AI应用创建成功。单击AI应用操作列的“部署”,弹出“版本列表”,单击操作列“部署>在线服务”,将AI应用部署为在线服务。
"item_version_id", # 算法订阅版本ID,也可直接填写版本号 parameters=[] ), # 训练使用的算法对象,示例中使用AIGallery订阅的算法;部分算法超参的值如果无需修改,则在parameters字段中可以不填写,系统自动填充相关超参值
训练作业状态显示“审核作业初始化” 问题现象 当创建训练作业的“算法来源”选择“自定义”镜像创建训练作业时,训练作业状态显示审核作业初始化。 原因分析 自定义镜像首次运行时,需要先审核镜像,通过审核之后才可创建作业,即当前状态为审核作业初始化。 父主题: 业务代码问题
AI Gallery简介 AI Gallery算法、镜像、模型、Workflow等AI数字资产的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节,加速AI资产的开发与落地,保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值
系统运行架构选择“ARM”。 图2 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建,待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 若权重文件大于60G,创建AI应用会报错,提示模型大于60G,请提工单扩容。
该字段不需要填,系统也能自动识别出model目录下的推理代码。 否 str dependencies 推理代码及模型需安装的包,默认为空。从配置文件读取。 否 str model_metrics 模型精度信息,从配置文件读取。
_norm(x.float()).type_as(x) return output * self.weight input_data = torch.randn(128, 256).cuda() torch_rms_norm = TorchRMSNorm((128
如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“图像分类”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。 训练完成后,您可以单击“图像分类”节点上方的按钮,查看相关指标信息,如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。