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请求超时返回Timeout 问题现象 服务预测请求超时 原因分析 请求超时,大概率是APIG(API网关)拦截问题。需排查APIG(API网关)和模型。 处理方法 优先排查APIG(API网关)是否是通的,可以在本地使用curl命令排查,命令行:curl -kv {预测地址}。如
问题现象 使用PyCharm Toolkit提交训练作业时,训练作业详情页的“日志”页签存在报错“errorCode:NoSuchKey”。 原因分析 检查配置后发现,是镜像版本太低,旧版的镜像与当前训练作业不兼容。 解决措施 使用PyCharm Toolkit提交训练作业时,常用框架选
静态挂载 动态挂载:不支持 SFS 适用于多读多写场景的持久化存储。 适用大容量扩展以及成本敏感型的业务场景,包括媒体处理、内容管理、大数据分析和分析工作负载程序等。 SFS容量型文件系统不适合海量小文件业务。 静态挂载 动态挂载 EVS 适用于Notebook场景,开发过程的数据持久化。
timeout, please confirm your service is able to process the new request 原因分析 该报错是因为发送预测请求后,服务出现停止后又启动的情况。 处理方法 需要您检查服务使用的镜像,确定服务停止的原因,修复问题。重新创建AI应用部署服务。
https://aka.ms/vscode-remote/faq/old-linux for additional information. 原因分析 该问题为用户使用VS Code 1.86版本软件导致的,需要用户使用较低版本的VS Code 。 解决方案 使用VS Code 1.85
keras训练报错时,出现如下报错:AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'。 原因分析 训练镜像的numpy版本与Notebook中不一致。 处理方法 在代码中打印出numpy的版本,查看是否为1.18.5版本,若非该版本号则在代码开始处执行:
计算节点个数:1个 用了一段时间后,于2023/03/20 10:30:00停止训练作业。那么在3月份,该公共资源池总共产生多少费用呢? 计费构成分析 在2023/03/18 15:30:00 ~ 2023/03/20 9:00:00期间按照CPU: 8 核 32GB规格、1个节点计费,计费单价为3
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AI应用日志未发现服务有明显错误。 原因分析 一般情况都是AI应用的端口配置有问题。建议您首先检查创建AI应用的端口是否正确。 处理方法 AI应用的端口没有配置,默认为8080,如您在自定义镜像配置文件中修改了
导入AI应用提示该账号受限或者没有操作权限 问题现象 在导入AI应用时,提示用户账号受限。 原因分析 提示用户账号受限,常见原因有如下几种: 导入AI应用账号欠费导致被冻结; 导入AI应用账号没有对应工作空间的权限; 导入AI应用账号为子账号,主账号没有给子账号赋予AI应用相关权限。
'(slice(0, 13184, None), slice(None, None, None))' is an invalid key 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 切分数据时,选择的数据不对。 处理方法 尝试如下代码: X = dataset.iloc[:,:-1].values
部区域的计算规格。 选择计算规格不可用的资源会置灰。右侧“配置信息”区域会显示计算规格的详细数据,AI Gallery会基于资产和资源情况分析该任务是否支持设置“商品数量”,用户可以基于业务需要选择任务所需的资源卡数。 在“运行时长控制”选择是否指定运行时长。 不限时长:不限制作业的运行时长,AI
如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃? 问题现象 当在Notebook中使用opencv.imshow后,会造成Notebook崩溃。 原因分析 opencv的cv2.imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。
root: Eval valid number is 0. INFO: root: Predict valid number is 0. 原因分析 该日志表示数据集中的有效样本量为0,可能有如下原因: 数据未标注。 标注的数据是不符合规格的(如目标检测算法要求标注为矩形框,但是提供数据标注为非矩形框)。
时序预测-time_series_v2算法部署在线服务预测报错 问题现象 在线服务预测报错:ERROR: data is shorter than windows。 原因分析 该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。 在使用订阅算法时序预测-time_series_v2训练时,超参:window设置
训练作业中使用Tensorboard直接写入到OBS路径,在日志中出现报错信息“ValueError: Invalid endpoint: obs. xxxx.com”。 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。
使用订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend) 进行训练作业,训练失败报错label_map.pbtxt cannot be found。 原因分析 该报错信息表示验证集中有label在训练集中不存在,可能由于在发布数据集版本进行数据切分时,训练集比例填写为0导致发布的数据全部为验证集,所以出现上述报错。
https://aka.ms/vscode-remote/faq/old-linux for additional information. 原因分析 该问题为用户使用VS Code 1.86版本软件导致的,需要用户使用较低版本的VS Code 。 解决方案 使用VS Code 1.85
to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected 原因分析 根据错误信息判断,报错原因为训练作业运行程序读取不到GPU。 处理方法 根据报错提示,请您排查代码,是否已添加以下配置,设置该程序可见的GPU:
try: IsADirectoryError(21, 'Is a directory'). update products failed! 原因分析 用户代码中设置的目标路径(local_path)有误。 处理方法 需要将local_path路径设置为文件夹且后缀必须以“/”结尾。 父主题:
特权池信息数据显示均为0%如何解决? 问题现象 特权池基本信息页面数据均显示为0%(如CPU使用率、内存使用率、加速卡使用率、加速卡显存使用率)。 原因分析 原因是集群没有安装ICAgent。新建特权池时默认会安装ICAgent,可能由于用户自行卸载ICAgent,导致资源池数据显示异常。 处理方法