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查看训练作业资源占用情况 约束限制 训练作业的资源占用情况系统会自动保存30天,过期会被清除。 如何查看训练作业资源使用详情 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中,单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面,单
查看Lite Server服务器详情 在您创建了Lite Server服务器后,可以通过管理控制台查看和管理您的Lite Server服务器。本节介绍如何查看Lite Server服务器的详细信息,包括名称/ID、规格、镜像等信息。 在弹性节点Server的节点列表页中,可以查看
'/home/ma-user/work/grf/grafana-9.1.6', 'web'], 'timeout': 1800, 'port': 3000 } } 如果“/home/ma-user/.local/etc/jupyter/jupyter_notebook_config
查看Workflow工作流运行记录 运行记录是展示某条工作流所有运行状态数据的地方。 在Workflow列表页,单击某条工作流的名称,进入该工作流的详情页面。 在工作流的详情页,左侧区域即为该条工作流的所有运行记录。 图1 查看运行记录 您可以对当前工作流的所有运行记录,进行删除、编辑以及重新运行的操作。
在ModelArts镜像管理注册镜像报错ModelArts.6787怎么处理? 问题现象 在“镜像管理”界面注册镜像时报错“ModelArts.6787:镜像***无法使用,在SWR路径下***无法找到指定镜像,请在SWR控制台检查镜像及访问权限配置,或使用其他镜像并重试”。 原因分析
模型转换报错如何查看日志和定位? 通过如下的配置项打开对应的模型转换日志,可以看到更底层的报错。如配置以下的环境变量之后,再重新转换模型,导出对应的日志和dump图进行分析: 报错日志中搜到“not support onnx data type”,表示MindSpore暂不支持该算子。
在ModelArts训练得到的模型欠拟合怎么办? 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项,增加决策树的深度,增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法,使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归,用随机森林来代替决策树。 增加更
在ModelArts的Notebook中,访问外网速度不稳定怎么办? 为了方便AI开发者在使用Notebook时访问外部资源,ModelArts提供了一个免费的共享网络代理服务。借助这个代理,开发者可以更加便捷地下载所需的各类资源,助力开发工作的顺利进行。 由于该网络代理免费且共
在ModelArts的Notebook中使用VS Code调试代码无法进入源码怎么办? 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
在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办? 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时,标注完成的数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明
型界面上配置的端口。确认两处端口保持一致。模型创建界面如果不填端口信息,则ModelArts会默认监听8080端口,即镜像代码中启用的端口必须是8080。 图2 自定义镜像中的代码开放的端口 图3 创建模型界面上配置的端口 健康检查配置有问题 镜像如果配置了健康检查,服务启动失败,从以下两个方面进行排查:
在ModelArts的Notebook中安装远端插件时不稳定要怎么办? 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。
ModelArts训练时使用os.system('cd xxx')无法进入文件夹怎么办? 当在训练作业的启动脚本中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹时,建议使用如下方法: import os os.chdir('/home/work/user-job-dir/xxx')
0:29500 (errno: 98 - Address already in use).”。 原因:训练作业的端口号有冲突。 处理建议:更改代码中的端口号,重启训练作业。 查看训练作业的“日志”,出现报错“WARNING: root: Retry=7, Wait=0.4, Times
TensorFlow Serving是一个灵活、高性能的机器学习模型部署系统,提供模型版本管理、服务回滚等能力。通过配置模型路径、模型端口、模型名称等参数,原生TFServing镜像可以快速启动提供服务,并支持gRPC和HTTP Restful API的访问方式。 Trito
ut_storage,'obs://dyyolov8/yolov5_test/yolov5-7.0/datasets'), mox这个函数怎么定义以变量的形式填写OBS路径? 解决方案 变量定义参考如下示例: input_storage = './test.py' import moxing
很多自定义的业务逻辑,这些逻辑有问题将会导致服务部署或者预测失败,需要能够排查出哪里有问题。 处理方法 服务部署失败后,进入服务详情界面,查看服务部署日志,明确服务部署失败原因(用户代码输出需要使用标准输入输出函数,否则输出的内容不会呈现到前端页面日志)。根据日志中提示的报错信息找到对应的代码进行定位。
报错“ssh: connect to host xxx.pem port xxxxx: Connection refused”如何解决? 问题现象 原因分析 实例处于非运行状态。 解决方法 请前往ModelArts控制台查看实例是否处于运行状态,如果实例已停止,请执行启动操作,如果实
功。单击“名称/ID”,进入服务器详情页面,查看虚拟私有云配置信息。 图4 购买弹性云服务器时选择VPC 图5 查看虚拟私有云配置信息 获取在线服务的IP和端口号 可以通过使用图形界面的软件(以Postman为例)获取服务的IP和端口号,也可以登录弹性云服务器(ECS),创建Py
功。单击“名称/ID”,进入服务器详情页面,查看虚拟私有云配置信息。 图4 购买弹性云服务器时选择VPC 图5 查看虚拟私有云配置信息 获取在线服务的IP和端口号 可以通过使用图形界面的软件(以Postman为例)获取服务的IP和端口号,也可以登录弹性云服务器(ECS),创建Py