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原因分析 出现该问题的可能原因: 直接在OBS上写tensorboard文件,存在不稳定的风险。 处理方法 建议先将Tensorboard文件写到本地,然后再复制回OBS。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接
获取内容失败 原因分析 在创建训练作业时指定的代码目录不存在导致训练失败。 处理方法 请您根据报错原因排查创建训练作业时指定的代码目录,即OBS桶的路径是否正确。有两种方法判断是否存在。 使用当前账户登录OBS管理控制台,去查找对应的OBS桶、文件夹、文件是否存在。 通过接口判断
属资源池访问外网,可打通VPC的方式,使得专属资源池和已绑定EIP的弹性云服务器处于同一VPC内,实现专属资源池访问外网。 前提条件 已拥有需要部署SNAT的弹性云服务器。 待部署SNAT的弹性云服务器操作系统为Linux操作系统。 待部署SNAT的弹性云服务器网卡已配置为单网卡。
SDK。 (可选)Session鉴权 Session模块的主要作用是实现与公有云资源的鉴权,并初始化ModelArts SDK Client、OBS Client。 OBS管理概述 ModelArts SDK支持对OBS的SDK接口进行调用,包括创建OBS桶,上传/下载文件和文件夹,删除OBS对象和桶。
OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 1-01-02 13:20:00 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 时间值越界,请参考官方文档。 处理方法 校验时间数据,pandas以纳秒表示时间戳。 最小时间:1677-09-22 00:12:43
虚拟私有云可以为您构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境,操作指导请参考创建虚拟私有云和子网。 购买弹性云服务器ECS 如果您需要在服务器上部署相关业务,较之物理服务器,弹性云服务器的创建成本较低,并且可以在几分钟之内快速获得基于云服务平台的弹性云服务器设施,并且这些基础设施是弹性的,可以根
训练过程中出现如下报错: DataFrame.dtypes for data must be int, float or bool 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 训练数据中出现了非int、float、bool类型数据。 处理方法 可参考如下代码,将错误列进行转换: from sklearn
appear if you passed in a non-contiguous input. 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 数据输入不连续,cuDNN不支持的类型。 处理方法 禁用cuDNN,在训练前加入如下代码。 torch.backends.cudnn.enabled
volumes=[nfs-x]”。 原因分析 用户账号下的SFS Turbo所在的VPC网络需要与专属资源池所在的网络打通,运行于该专属资源池的训练作业才能正常挂载SFS。因此,当训练作业挂载SFS失败时,可能是网络不通导致的。 处理步骤 进入训练作业详情页,在左侧获取SFS Turbo的名称。 图1 获取SFS
} ] } 数据输出的data文件夹中存放的是修改、更新过的图片,对于数据处理过程中没有修改过的图片,在data文件夹中不会展示,图片的位置信息显示该图片在输入目录中。 output.manifest存放的是数据处理之后的图片信息(主要是指图片的位置和标注信息等),可以直接使用这个output
在使用keras时,升级版本>=2.3.0之后,之前跑通的代码出现如下报错: TypeError: Unexpected keyword argument passed to optimizer: learning_rate 原因分析 出现该问题的可能原因是“learning_rate”的参数名称写错了。kera
tokenizing data. C error: Expected 4 field 原因分析 csv中文件的每一行的列数不相等。 处理方法 可以使用以下方法处理: 校验csv文件,将多出字段的行删除。 在代码中忽略错误行,参考如下: import pandas as pd pd.read_csv(filePath
同时ModelArts还提供多种编程语言的SDK供您使用,SDK的使用方法请参见ModelArts SDK参考。 终端节点 终端节点(Endpoint)即调用API的请求地址,不同服务不同区域的终端节点不同,您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 约束与限制 您能创建的ModelArts资源的数量与配额有关系,具体请参见服务配额。
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。
几乎是每个开发者都会遇到的问题。ModelArts提供了多种文件上传方式,在文件上传过程中,可以查看上传进度和速度。 将本地文件上传,请参考支持上传本地文件; GitHub的开源仓库的文件上传,请参考支持Clone GitHub开源仓库; 存放在OBS中的文件上传,请参考支持上传OBS文件;
在使用pytorch时,将torchvision.models中的pretrained置为了True,日志中出现如下报错: ‘OSError: [Errno 101] Network is unreachable’ 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 因为安全性问题,ModelArts内部训练机器不能访问外网。
3镜像中,去升级了pytroch1.4的版本,导致之前在pytroch1.3跑通的代码报错如下: “RuntimeError:max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0” 原因分析 出现该问题的可能原因如下: pytorch1
反向提示词,图像生成过程中应避免的提示 否 无 num_inference_steps 推理步骤数,控制推理的步数 否 40 height 生成图像的纵向分辨率 否 1024 width 生成图像的横向分辨率 否 1024 high_noise_frac 高噪声比例,即基础模型跑的步数占总步数的比例 否
供了多种场景下的存储解决方案。 3 配置Lite Server软件环境 不同镜像中预安装的软件不同,您通过Lite Server算力资源和镜像版本配套关系章节查看已安装的软件。当Server服务器中预装的软件无法满足业务需求时,您可在Server服务器中配置所需要的软件环境。 父主题:
ComfyUI是一款基于节点工作流的Stable Diffusion操作界面。通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点,成功实现了工作流的精确定制和可靠复现。每一个节点都有特定的功能,可以通过调整节点连接达到不同的出图效果。在图像生成方面,它不仅比传统的WebUI更迅速,而且显存占用更为经济。