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ModelArts自动学习所创建项目一直在扣费，如何停止计费？ 对于使用公共资源池创建的自动学习作业： 登录ModelArts控制台，在自动学习作业列表中，删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中，停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在在线服务列表中，停止因运行自动学习作业而创建的服务。
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
Standard自动学习所创建项目一直在扣费，如何停止计费？ 对于使用公共资源池创建的自动学习作业： 登录ModelArts控制台，在自动学习作业列表中，删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中，停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在“在线服务”列表中，停止因运行自动学习作业而创建
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
可能原因 创建的OBS桶与创建项目不在同一个区域。 账号没有配置全局授权。 OBS桶里的数据格式不符合要求。 解决方法 查看ModelArts创建的项目与创建的OBS桶是否在同一区域。 查看创建的OBS桶所在区域。 登录OBS管理控制台。 进入“对象存储”界面，可在桶列表的“桶名称”
在选择训练数据路径时，快速创建OBS桶和OBS文件夹。 在创建自动学习项目页面，单击数据集输入位置右侧的“”按钮，进入“数据集输入位置”对话框。 单击“新建对象存储服务（OBS）桶”，进入创建桶页面，具体请参见《对象存储服务控制台指南》中的创建桶章节。 图1 快速创建OBS桶 桶
在物体检测作业中上传已标注图片后，为什么部分图片显示未标注？ 请您检查未标注图片的标注文件是否正确。如果标注框文件坐标超过图片，自动学习默认该图片未标注。 父主题： 数据标注
超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。
2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
AI开发基本概念 机器学习常见的分类有3种： 监督学习：利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程，也称为监督训练或有教师学习。常见的有回归和分类。 非监督学习：在未加标签的数据中，试图找到隐藏的结构。常见的有聚类。 强化学习：智能系统从环境到行为映射的学习，以使奖励信号（强化信号）函数值最大。
方法一：在Notebook中通过Moxing上传下载OBS文件 MoXing是ModelArts自研的分布式训练加速框架，构建于开源的深度学习引擎TensorFlow、PyTorch等之上，使用MoXing API可让模型代码的编写更加简单、高效。 MoXing提供了一套文件对象API，可以用来读写OBS文件。
Megatron-DeepSpeed是一个基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatron-LM是
AI（人工智能）是通过机器来模拟人类认识能力的一种科技能力。AI最核心的能力就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进
物体检测图片标注，一张图片是否可以添加多个标签？ 可以，一张图片可添加多个标签。 父主题： 数据标注
数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据
要，自行购买适用规格的套餐包。 适用场景 ModelArts服务支持购买套餐包，根据用户选择使用的资源不同进行收费。您可以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，
昇腾芯片又叫Ascend芯片，是华为自主研发的高计算力低功耗的AI芯片。 资源池 ModelArts提供的大规模计算集群，可应用于模型开发、训练和部署。支持公共资源池和专属资源池两种，分别为共享资源池和独享资源池。 ModelArts Standard默认提供公共资源池。ModelArts
PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练基础镜像列表 ModelArts中预置的训练基础镜像如下表所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表
800训练服务器的网卡配置问题 机头网卡配置是什么？ 有以下两类网卡： 四个2*100GE网卡，为RoCE网卡，插在NPU板。 一个4*25GE/10GE，为Hi1822网卡，插在主板上的。 ifconfig能看到的网卡信息吗 能看到主板上的网卡信息，即VPC分配的私有IP。若要看
如何提升训练效率，同时减少与OBS的交互？ 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与对象存储OBS的交互。可通过如下方式进行调整优化。
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