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团队标注使用流程 数据标注任务中，一般由一个人完成，但是针对数据集较大时，需要多人协助完成。ModelArts提供了团队标注功能，可以由多人组成一个标注团队，针对同一个数据集进行标注管理。 团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”、“语音分割”类型的数据集。
服务状态一直处于“部署中” 问题现象 服务状态一直处于“部署中”，查看模型日志未发现服务有明显错误。 原因分析 一般情况都是模型的端口配置有问题。建议您首先检查创建模型的端口是否正确。 处理方法 模型的端口没有配置，如您在自定义镜像配置文件中修改了端口号，需要在部署模型时，配置对应的端口号，使新的模型重新部署服务。
创建Notebook失败，查看事件显示JupyterProcessKilled。 图1 查看事件 原因分析 出现此故障是因为Jupyter进程被清理掉了，一般情况Notebook会自动重启的，如果没有自动重启，创建一直失败，请确认是否是自定义镜像的问题。 解决方案 排查是否是自定义镜像的问题。
越大。一般适用于计算资源需求量长期稳定的成熟业务。 按需计费：一种后付费模式，即先使用再付费，按照ModelArts计算资源的实际使用时长计费，秒级计费，按小时结算。按需计费模式允许您根据实际业务需求灵活地调整资源使用，无需提前预置资源，从而降低预置过多或不足的风险。一般适用于资源需求波动的场景，可以即开即停。
离线训练安装包准备说明 在华为公有云平台，申请的资源一般要求连通网络。因此用户在准备环境时可以运行 scripts/install.sh 直接下载安装资源，或通过 Dockerfile 下载安装资源并构建一个新的镜像。 若用户的机器或资源池无法连通网络，并无法git clone下
模型训练使用流程 AI模型开发的过程，称之为Modeling，一般包含两个阶段： 开发阶段：准备并配置环境，调试代码，使代码能够开始进行深度学习训练，推荐在ModelArts开发环境中调试。 实验阶段：调整数据集、调整超参等，通过多轮实验，训练出理想的模型，推荐在ModelArts训练中进行实验。
对于中小规模团队，管理员希望对ModelArts资源进行主导分配，全局控制，而对于普通开发者只需关注自己实例的生命周期控制。对于开发者账号，一般不会具有te_admin的权限，相应的权限也需要主账号进行统一配置。本章节以使用Notebook进行项目开发为例，通过自定义策略配置实现管理员和开发者分离。
迁移之后的精度校验工作是以CPU/GPU环境训练过程作为标杆的，这里的前提是在迁移前，模型已经在CPU/GPU环境达到预期训练结果。在此基础上，迁移过程的精度问题一般包括： Loss曲线与CPU/GPU差异不符合预期。 验证准确度与CPU/GPU差异不符合预期。 在迁移到NPU环境下训练发现以上问题时，
问题复现 一般场景的训练模型都是包括随机种子、数据集Shuffle、网络结构Dropout等操作的，目的是在网络阶段引入一定的随机性使得训练结果更加具有鲁棒性。然而在精度诊断或者对齐阶段，这些随机性会导致训练运行结果每次表现不一致，无法进行和标杆的比对。因此在训练模型复现问题时，
通过OBS创建模型时，构建日志中提示pip下载包失败 问题现象 通过OBS创建模型构建失败，查看构建日志，提示pip下载包失败。如下载numpy 1.16版本失败。 原因分析 一般下载包失败时，可能有如下几个原因： pip源中不存在该包，当前默认pip源为pypi.org中的包，请在pypi.org中查看是否有对应版本的包并查看包安装限制。
模型发布失败 模型发布任务提交失败和模型发布失败问题，一般是因为后台服务故障导致的，建议稍等片刻，然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决，请获取如下信息，并联系华为云技术支持协助解决故障。 获取模型ID。 进入“模型管理”页面，在模型管理页面找到自动学习任务中自动创建的
容，这部分配置尽量稳定减少变化。 裸机上的开发形式建议开发者启动独立的Docker容器作为个人开发环境。Snt9b的裸机包含8卡算力资源，一般来说多人可以共用这个裸机完成开发与调测工作。多人使用为了避免冲突，建议各自在自己的docker容器中进行独立开发，并提前规划好每个人使用的具体卡号，避免相互影响。
创建模型失败有两种场景：创建模型时直接报错或者是调用API报错和创建模型任务下发成功，但最终模型创建失败。 创建模型时直接报错或者是调用API报错。一般都是输入参数不合法导致的。您可以根据提示信息进行排查修改即可。 创建模型任务下发成功，但最终模型创建失败。需要从以下几个方面进行排查： 在
部署上线失败 出现此问题，一般是因为后台服务故障导致的，建议稍等片刻，然后重新部署在线服务。如果重试超过3次仍无法解决，请获取如下信息，并联系华为云技术支持协助解决故障。 获取服务ID。 进入“部署上线>在线服务”页面，在服务列表中找到自动学习任务中部署的在线服务，自动学习部署的
像构建自定义镜像，具体请参见使用ModelArts的基础镜像构建新的训练镜像。 如镜像来源于第三方，设法找到自定义镜像的制作者咨询，制作者一般对镜像如何使用更加了解。 确定自定义镜像大小 自定义镜像的大小推荐15GB以内，最大不要超过资源池的容器引擎空间大小的一半。镜像过大会直接影响训练作业的启动时间。
自定义镜像使用场景 在AI业务开发以及运行的过程中，一般都会有复杂的环境依赖需要进行调测并固化。面对开发中的开发环境的脆弱和多轨切换问题，在ModelArts的AI开发最佳实践中，通过容器镜像的方式将运行环境进行固化，以这种方式不仅能够进行依赖管理，而且可以方便的完成工作环境切换
自动学习训练作业失败 自动学习训练作业创建失败，一般是因为后台服务故障导致的，建议稍等片刻，然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决，请联系华为云技术支持。 自动学习训练作业创建成功，但是在运行过程中，由于一些故障导致作业运行失败，排查方式如下： 首次出现请检查您的账户是
构建出您需要的AI应用形态。 准备AI应用运行文件“app.py” AI应用运行文件“app.py”的代码示例如下。其中，加粗的代码为必须保留的内容。 import gradio as gr import os POD_IP = os.getenv('POD_IP') // 获取容器IP
方查看内存使用情况，如图2所示。 此时Kernel会自动重启，存储在“/home/ma-user/work”目录下的数据会被保留，其他目录的数据均不会保留。 图1 报错信息截图 图2 查看内存使用情况 父主题： Notebook实例常见错误
系统每隔一段时间，将提醒确认下续期。 免费的CodeLab主要用于体验，72小时内未使用，将释放资源。保存在其中的代码文档将丢失，请注意备份文件以及使用时长。 CodeLab入口 ModelArts管理控制台的“总览”页 在“开发工具”区域下方，展示“CodeLab”简介卡片，单击“立即体验”，即可进入。
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