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使用MoXing时，如何进行增量训练？ 在使用MoXing构建模型时，如果您对前一次训练结果不满意，可以在更改部分数据和标注信息后，进行增量训练。 “mox.run”添加增量训练参数 在完成标注数据或数据集的修改后，您可以在“mox.run”中，修改“log_dir”参数，并新增
安装远端插件时不稳定，需尝试多次 方法一：离线包安装方式（推荐） 到VS Code插件官网vscode_marketplace搜索待安装的Python插件，Python插件路径。 单击进入Python插件的Version History页签后，下载该插件的离线安装包，如图所示。 图1
<镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明： <镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询，容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>：前面步骤中自己创建的组织名称。示例：ma-group <镜像名称>:<版本名称>：定义镜像名称。示例：p
团队标注功能是以团队为单位进行管理，数据集启用团队标注功能时，必须指定一个团队。一个团队可以添加多个成员。新添加的团队，其成员列表为空。您需要根据实际情况添加即将参与标注任务的成员信息。 一个账号最多可添加10个团队。一个团队最多支持添加100个成员，当超过100时，建议分为多个团队进行管理。 如果数
进行区分方便后续模型构建和开发时选择对应的数据集版本进行使用。 关于数据集版本 针对刚创建的数据集（未发布前），无数据集版本信息，必须执行发布操作后，才能应用于模型开发或训练。 数据集版本，默认按V001、V002递增规则进行命名，您也可以在发布时自定义设置。 您可以将任意一个版
池ID，仅当配置专属资源池或边缘资源池时返回。 vpc_id String 在线服务实例所在的虚拟私有云ID，服务自定义网络配置时返回。 subnet_network_id String 在线服务实例所在的子网的网络ID，服务自定义网络配置时返回。 security_group_id
Notebook自定义镜像故障基础排查 当制作的自定义镜像使用出现故障时，请用户按照如下方法排查： 用户自定义镜像没有ma-user用户及ma-group用户组； 用户自定义镜像中/home/ma-user目录，属主和用户组不是ma-user和ma-group； 用户自定义镜像必须满足用户目录/home/ma-user权限为750，不能为其他权限；
使用VS Code调试代码时不能进入源码 如果已有launch.json文件，请直接看步骤三。 步骤一：打开launch.json文件 方法一：单击左侧菜单栏的Run（Ctrl+Shift+D）按钮，再单击create a launch.json file。如下图所示： 方法二：单击上侧菜单栏中的Run
String 链路追踪ID。 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 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。
自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 问题现象 在部署在线服务时，部署失败。进入在线服务详情页面，“事件”页签，提示“failed to pull image, retry later”，同时在“日志”页签中，无任何信息。 图1 部署在线服务异常 解决方法 出现此问题现象，通常
提交训练作业时，出现xxx isn't existed in train_version错误 问题现象 提交训练作业时，出现xxx isn't existed in train_version错误，如下所示。 图1 xxx isn't existed in train_version错误
创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 数据集要求 文件规范：名称由以字母数字及中划线下划线组成，以'.csv'结尾，且文件不能直接放在OBS桶的根目录下，应该存放在OBS桶的文件夹内。如：“/obs-xxx/data/input.csv”。 文件内容：文件保存为“c
自定义镜像导入配置运行时依赖无效 问题现象 通过API接口选择自定义镜像导入创建AI应用，配置了运行时依赖，没有正常安装pip依赖包。 原因分析 自定义镜像导入不支持配置运行时依赖，系统不会自动安装所需要的pip依赖包。 处理方法 重新构建镜像。 在构建镜像的dockerfile
<镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明： <镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询，容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>：前面步骤中自己创建的组织名称。示例：ma-group <镜像名称>:<版本名称>：定义镜像名称。示例：p
TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 问题现象 基于TensorFlow-1.8启动训练作业，并在代码中使用“tf.gfile”模块连接OBS，启动训练作业后会频繁打印如下日志信息： Connection has been released. Continuing
me}：在step5中，使用Dockerfile创建的新镜像名称。 <镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询，容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>：前面步骤中自己创建的组织名称。示例：ma-group <镜像名称>:<版本名称>：定义镜像名称。示例：p
线推理。如果模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本生成”之外的类型（即自定义模型），则模型文件必须满足自定义模型规范（推理）才支持模型自定义推理。 当使用自定义镜像部署推理服务时，要确认镜像是否满足自定义镜像规范，否则无法成功完成推理服务的部署。 部署推理服务 登录AI Gallery。
me}：在step5中，使用Dockerfile创建的新镜像名称。 <镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询，容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>：前面步骤中自己创建的组织名称。示例：ma-group <镜像名称>:<版本名称>：定义镜像名称。示例：p
创建训练作业时出现“实例挂卷失败”的事件 问题现象 训练作业的状态一直在“创建中”，查看训练作业的“事件”，有异常信息“实例挂卷失败”，详情为“Unable to mount volumes for pod xxx ... list of unmounted volumes=[nfs-x]”。
me}：在step5中，使用Dockerfile创建的新镜像名称。 <镜像仓库地址>：可在SWR控制台上查询，容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>：前面步骤中自己创建的组织名称。示例：ma-group <镜像名称>:<版本名称>：定义镜像名称。示例：p
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