检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
使用Notebook进行AI开发调试 Notebook使用场景 创建Notebook实例 管理Notebook实例 通过JupyterLab在线使用Notebook实例 通过PyCharm远程使用Notebook实例 通过VS Code远程使用Notebook实例 通过SSH工具远程使用Notebook
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')
管理Standard专属资源池插件 Standard专属资源池插件概述 节点故障检测(ModelArts Node Agent) AI套件(NVIDIA GPU) AI套件(Ascend NPU) Volcano调度器(Volcano Scheduler) 节点本地域名解析加速(NodeLocal
(可选)Session鉴权 Session鉴权概述 Session模块的主要作用是实现与公有云资源的鉴权,并初始化ModelArts SDK Client、OBS Client。当成功建立Session后,您可以直接调用ModelArts的SDK接口。 ModelArts开发环境
日志文件的大小达到限制 问题现象 ModelArts训练作业在运行过程中报错,提示日志文件的大小已达到限制: modelarts-pope: log length overflow(max:1073741824; already: 107341771; new:90), process
据进一步确认标注,然后将其加入训练数据集中,使用此数据集训练模型,可得到精度更高的模型。首先,针对智能标注和采集筛选任务,难例的发现操作是系统自动执行的,无需人工介入,仅需针对标注后的数据进行确认和修改即可,提升数据管理和标注效率。其次,您可以基于难例的情况,补充类似数据,提升数
准备图像分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量:不能有损坏的图片,目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。
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。
硬盘限制故障 下载或读取文件报错,提示超时、无剩余空间 复制数据至容器中空间不足 Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 日志文件的大小达到限制 日志提示"write line error" 日志提示“No space left on device”
训练作业运行失败 训练作业运行失败排查指导 训练作业运行失败,出现NCCL报错 自定义镜像训练作业失败定位思路 使用自定义镜像创建的训练作业一直处于运行中 使用自定义镜像创建训练作业找不到启动文件 训练作业的监控内存指标持续升高直至作业失败 订阅算法物体检测YOLOv3_ResN
针对未完成验收的任务,可以继续验收。针对未发起过验收流程的任务,不支持“继续验收”,按钮为灰色。 在“任务统计>标注进展”页签中,针对需继续验收的任务,单击“继续验收”。系统直接进入“实时验收报告”页面,您可以继续验收未验收的图片,设置其“验收结果”。 完成验收 继续验收完成后,单击右上角“完成验收”在完成验收
服务预测 服务预测失败 服务预测失败,报错APIG.XXXX 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4503 在线服务预测报错MR.0105 Method Not Allowed 请求超时返回Timeout
精度校验 转换模型后执行推理前,可以使用benchmark工具对MindSpore Lite云侧推理模型进行基准测试。它不仅可以对MindSpore Lite云侧推理模型前向推理执行耗时进行定量分析(性能),还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析(精度)。 精度测试 benc
分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误: WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0
历史待下线案例 Standard自动学习 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(PyTorch+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自
ModelArts的Notebook实例upload后,数据会上传到哪里? 针对这个问题,有两种情况: 如果您创建的Notebook使用OBS存储实例时 单击“upload”后,数据将直接上传到该Notebook实例对应的OBS路径下,即创建Notebook时指定的OBS路径。
如何上传数据至OBS? 使用ModelArts进行AI模型开发时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)桶中。您可以登录OBS管理控制台创建OBS桶,并在您创建的OBS桶中创建文件夹,然后再进行数据的上传,OBS上传数据的详细操作请参见《对象存储服务快速入门》。 您在创建OBS
exists('obs://bucket_name/sub_dir_0/sub_dir_1') 由于OBS允许同名的文件和文件夹(Unix操作系统不允许),如果存在同名的文件和文件夹,例如“obs://bucket_name/sub_dir_0/abc”,当调用mox.file.ex
使用预置算法训练时,训练失败,报“bndbox”错误 问题现象 使用预置算法创建训练作业,训练失败,日志中出现如下报错。 KeyError: 'bndbox' 原因分析 用于训练的数据集中,使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注的数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法:
场景介绍 本小节通过一个具体问题案例,介绍模型精度调优的过程。 如下图所示,使用MindSpore Lite生成的图像和onnx模型的输出结果有明显的差异,因此需要对MindSpore Lite pipeline进行精度诊断。 图1 结果对比 在MindSpore Lite 2.0