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境命令行。 在VS Code的terminal中,执行如下述命令,再重试提交即可。 git config --global user.email xxx@xxx.com #改为你的用户邮箱 git config --global user.name xxx #改为你的用户名 父主题:
审核并验收团队标注任务结果 审核团队标注任务结果 团队标注成员完成后,团队审核者可以对标注结果进行审核。 登录ModelArts管理控制台,左侧菜单栏选择“数据管理>数据标注”,在数据标注页面选择“我参与的”,在任务列表“操作”列单击“审核”,发起审核。 图1 发起审核 在审核页
使用SSH工具连接Notebook,服务器的进程被清理了,GPU使用率显示还是100% 原因是代码运行卡死导致被进程清理,GPU显存没有释放;或者代码运行过程中内存溢出导致程序被清理,需要释放下显存,清理GPU,然后重新启动。为了避免进程结束引起的代码未保存,建议您每隔一段时间保存下代码输出至OBS桶或者容器
算法运行时需要依赖鉴权服务,公共资源池是否支持两者打通网络? 不支持,公共资源池不能打通网络。可通过专属资源池打通网络,使用ModelArts服务。 父主题: Standard资源池
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
VS Code连接开发环境失败时,请先进行基础问题排查 VS Code连接开发环境失败时,请参考以下步骤进行基础排查: 排查插件包是否为最新版:在extensions中搜索,看是否需要升级。 检查实例状态是否为运行中,如果是,请执行下一步继续排查。 在VS Code的Termin
VS Code连接开发环境时报错Missing GLIBC,Missing required dependencies 问题现象 VS Code连接开发环境时报错如下: Warning: Missing GLIBC >= 2.28! from /lib/x86_64-linux-gnu/libc-2
间内资源的权限。工作空间迁移包括资源池迁移和网络迁移,具体方法可见下文说明。 资源池工作空间迁移 登录ModelArts管理控制台,选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”,进入资源池列表。 在资源池列表中,选择目标资源池“操作 > 更多 > 工作空间迁移”。 在弹出的
VS Code连接开发环境时报错Missing GLIBC,Missing required dependencies 问题现象 VS Code连接开发环境时报错如下: Warning: Missing GLIBC >= 2.28! from /lib/x86_64-linux-gnu/libc-2
在Windows上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于Windows操作系统的PC。 操作步骤 下载Grafana安装包。 进入下载链接,单击Download the installer,等待下载成功即可。 安装Grafana。 双击安装包,按照指示流程安装完成即可。
华为云CCE集群纳管GPU裸金属服务器由于CloudInit导致纳管失败的解决方案 问题现象 创建出3台GPU裸金属服务器,使用A节点制作镜像,用于在CCE纳管裸金属服务器时,使用该镜像,但是纳管后发现服务器A纳管失败,剩下两台服务器纳管成功。 原因分析 在CCE纳管过程中,需要通过cloudinit
使用自动分组智能标注作业 为了提升智能标注算法精度,可以均衡标注多个类别,有助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法,您可以针对您选中的数据,执行自动分组,提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理,先使用聚类算法对未标注图片进行聚类,再根据聚类
ModelArts预置镜像更新说明 本章节提供了ModelArts预置镜像的变更说明 ,比如依赖包的变化,方便用户感知镜像能力的差异,减少镜像使用问题。 统一镜像更新说明 表1 统一镜像更新说明 镜像名称 更新时间 更新说明 mindspore_2.3.0-cann_8.0.rc1-py_3
在Linux上安装配置Grafana 前提条件 一台可访问外网的Ubuntu服务器。如果没有请具备以下条件: 准备一台ECS服务器(建议规格选8U或者以上,镜像选择Ubuntu,建议选择22.04版本,本地存储100G),具体操作请参考《弹性云服务器快速入门》。 购买弹性公网IP
在Notebook上安装配置Grafana 前提条件 已创建CPU或GPU类型的Notebook实例,并处于运行中。 打开Terminal。 操作步骤 在Terminal中依次执行以下命令,下载并安装Grafana。 mkdir -p /home/ma-user/work/grf
configuration: /etc/NetworkManager/NetworkManager.conf (lib: 00-server.conf) [main] # plugins=ifcfg-rh,ibft # rc-manager=symlink # auth-polkit=true # dhcp=dhclient
myhuaweicloud.com/aip/tensorflow_2_6:tensorflow_2.6.0-cuda_11.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20220524162601-50d6a18 表2 PyTorch AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称
http://repo.huaweicloud.com/ubuntu/ bionic main restricted\ndeb http://repo.huaweicloud.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted\ndeb http://repo.huaweicloud
serviceAccountName: prometheus serviceAccount: prometheus containers: - name: prometheus image: prom/prometheus:latest
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