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rts数据集或者OBS目录中的文件创建训练作业。如果选择通过OBS目录的方式创建训练任务,用户需要将数据集中准备好的数据导出到OBS中。 导出数据到OBS 在数据集详情页面中,选中需要导出的数据或筛选出需要导出的数据,然后单击右上角“导出”。 导出方式选择“OBS”,填写相关信息,然后单击“确定”,开始执行导出操作。
服务ID project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。
/bucket-20181114/code_hxm/ 原因分析 根据报错信息判断,在创建训练作业时,同一个“训练输出路径”在被其他作业使用。 处理方法 一个“训练输出路径”只能被一个处于“运行中”、“排队中”或“初始化”状态的作业使用。 当出现此报错时,建议检查并重新填写训练作业的“训练输出路径”,以避免创建作业失败。
导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写? 问题描述 从OBS中或者从容器镜像中导入模型时,开发者需要编写模型配置文件。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。配置文件为JSON格式。配置文件中的“dependencies
"C:/Users/xx/test1/xxx.pem": invalid format”如何解决? 问题现象 原因分析 密钥文件内容不正确或格式不正确。 解决方法 请使用正确的密钥文件进行远程访问,如果本地没有正确的密钥文件或文件已损坏,可以尝试: 登录控制台,搜索“数据加密服务 DEW”,选择“密钥对管理
generate a tmp label_map.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)。
"C:/Users/xx/test1/xxx.pem": invalid format”如何解决? 问题现象 原因分析 密钥文件内容不正确或格式不正确。 解决方法 请使用正确的密钥文件进行远程访问,如果本地没有正确的密钥文件或文件已损坏,可以尝试: 登录控制台,搜索“数据加密服务DEW”,选择“密钥对管理
opencv的cv2.imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。 解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式, 而matplotlib显示的是RGB格式。 Python语言: 1 2 3
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
l/cuda'。 原因分析 从日志报错信息No CUDA runtime is found分析,是cuda runtime没有找到。 处理方法 建议您按以下步骤排查处理: 确认部署在线服务时是否选择了GPU规格。 在customize_service.py中添加一行代码os.system('nvcc
预测的数据行数小于window超参值时,日志中有报错信息:ERROR: data is shorter than windows 。 处理方法 增加预测数据行数大于训练作业window超参值。 重建训练作业,修改window超参值。 父主题: 服务预测
该报错信息表示验证集中有label在训练集中不存在,可能由于在发布数据集版本进行数据切分时,训练集比例填写为0导致发布的数据全部为验证集,所以出现上述报错。 处理方法 重新发布数据,切分比例为0.8 或者0.9重新创建训练作业进行训练。 父主题: 训练作业运行失败
使用ModelArts平台训练算法训练耗时增加。 原因分析 可能存在如下原因: 平台上的代码经过修改优化、训练参数有过变更。 训练的GPU硬件工作出现异常。 处理方法 请您对作业代码进行排查分析,确认是否对训练代码和参数进行过修改。 检查资源分配情况(cpu/mem/gpu/snt9/infiniband)是否符合预期。
件夹大小,根据结果判断是否复制完毕: import moxing as mox mox.file.get_size('obs://bucket_name/obs_file',recursive=True) 其中,“get_size”为获取文件或文件夹的大小。“recursive=
服务部署失败,报错:No Module named XXX 原因分析 No Module named XXX,表示模型中没有导入对应依赖模块。 处理方法 依赖模块没有导入,需要您在模型推理代码中导入缺失依赖模块。 例如您的AI应用是Pytorch框架,部署为在线服务时出现告警:ModuleNotFoundError:
请求超时返回Timeout 问题现象 服务预测请求超时 原因分析 请求超时,大概率是APIG(API网关)拦截问题。需排查APIG(API网关)和模型。 处理方法 优先排查APIG(API网关)是否是通的,可以在本地使用curl命令排查,命令行:curl -kv {预测地址}。如返回Timeout则需排查本地防火墙,代理和网络配置。
/v2/{project_id}/authorizations 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。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 sort_by 否 String 指定排序字段。枚举值如下:
用户AK-SK认证模式 本模式支持OBS管理、训练管理、模型管理、服务管理模块的鉴权。 示例代码 1 2 from modelarts.session import Session session = Session(access_key='***',secret_key='***'
'NoneType' object has no attribute 'dtype'。 原因分析 训练镜像的numpy版本与Notebook中不一致。 处理方法 在代码中打印出numpy的版本,查看是否为1.18.5版本,若非该版本号则在代码开始处执行: import os os.system('pip
问题现象 创建训练作业界面没有云存储名称和挂载路径这两个选项。 原因分析 用户的专属资源池没有进行网络打通,或者用户没有创建过SFS。 处理方法 在专属资源池列表中,单击资源池“ID/名称”,进入详情页。单击右上角“配置NAS VPC”,检查是否开启了NAS VPC。详情页面的“NAS