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常见问题
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一般性问题
- 什么是ModelArts
- ModelArts与其他服务的关系
- ModelArts与DLS服务的区别？
- ModelArts与MLS服务的区别？
- 如何购买或开通ModelArts？
- 支持哪些型号的Ascend芯片？
- 如何获取访问密钥？
- 如何上传数据至OBS？
- 提示“上传的AK/SK不可用”，如何解决？
- 使用ModelArts时提示“权限不足”，如何解决？
- 如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型？
- 什么是区域、可用区？
- 数据已上传OBS，使用ModelArts为什么无法找到对应的OBS桶？
- 在ModelArts中如何查看OBS目录下的所有文件？
- ModelArts数据集保存到容器的哪里？
- ModelArts支持哪些AI框架？
- ModelArts训练和推理分别对应哪些功能？
- MindSpore相关问题如何解决？
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一般性问题
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故障排除
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训练作业
-
OBS操作相关故障
- 读取文件报错，如何正确读取文件？
- TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误
- TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止
- 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误
- 训练作业日志中提示“No such file or directory”，如何解决？
- OBS拷贝过程中提示“BrokenPipeError: Broken pipe”
- 日志提示“ValueError: Invalid endpoint: obs.xxxx.com”
- 日志提示“errorMessage:The specified bucket does not exist”
-
云上迁移适配故障
- 无法导入模块
- 训练作业日志中提示“No module named .*”
- 如何安装第三方包，安装报错的处理方法
- 下载代码目录失败
- 训练作业日志中提示“No such file or directory”
- 训练过程中无法找到so文件
- 无法解析参数，日志报错
- 训练输出路径被其他作业使用
- 使用自定义镜像创建训练作业，找不到启动文件
- Pytorch1.0引擎提示“RuntimeError: std::exception”
- MindSpore日志提示“ retCode=0x91, [the model stream execute failed]”
- 使用moxing适配OBS路径，pandas读取文件报错
- 日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version”
- 重装的包与镜像装CUDA版本不匹配
- 内存限制故障
- 外网访问限制
- 权限问题
- GPU相关问题
-
业务代码问题
- 日志提示“pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected .* fields”
- 日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0”
- 训练作业失败，返回错误码139
- 训练作业失败，如何使用云上环境调试训练代码？
- 日志提示“ '(slice(0, 13184, None), slice(None, None, None))' is an invalid key”
- 日志报错“DataFrame.dtypes for data must be int, float or bool”
- 日志提示“CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED. ”
- 日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp”
- 日志提示“Unexpected keyword argument passed to optimizer”
- 日志提示“no socket interface found”
- 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable”
- MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错
- 日志出现ECC错误，导致训练作业失败
- 超过最大递归深度导致训练作业失败
- 使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误
- 训练作业状态显示“审核作业初始化”
- 训练作业进程异常退出
- 训练作业进程被kill
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OBS操作相关故障
- 模型管理
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- 视频帮助
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AI工程师如何使用ModelArts
面向熟悉代码编写和调测，熟悉常见AI引擎的开发者，ModelArts不仅提供了在线代码开发环境，还提供了从数据准备、模型训练、模型管理到模型部署上线的端到端开发流程（即AI全流程开发），帮助您高效、快速的构建一个可用模型。
本文档介绍了如何在ModelArts管理控制台完成AI开发，如果您习惯使用API或者SDK进行开发，建议查看《ModelArts SDK参考》和《ModelArts API参考》获取帮助。
AI全流程开发
ModelArts提供的AI全流程开发，兼容开发者的使用习惯，支持多种引擎和用户场景，使用自由度较高。下文介绍使用ModelArts平台，从准备数据到完成模型开发上线的全流程。针对开发者的其他场景，建议参考ModelArts使用流程详解。
流程 |
子任务 |
说明 |
详细指导 |
|---|---|---|---|
准备数据 |
创建数据集 |
基于您的业务数据，您可以在ModelArts中创建数据集管理和预处理您的数据。 |
|
标注数据 |
针对您创建的数据集，基于业务逻辑标注数据，对数据进行预处理，方便后续训练使用。数据标注的情况将影响模型训练效果。 |
||
发布数据集 |
数据标注完成后，将数据集发布。即可生成一个可以用于模型训练的数据集版本。 |
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开发 |
创建Notebook |
创建一个Notebook作为开发环境。 |
|
编写调试代码 |
在已有的Notebook中编写代码直接构建模型。 |
||
训练模型 |
选择算法 |
创建训练作业前需要先选择算法，可以订阅Modelarts预置的算法，也可以使用自己的算法。 |
|
创建训练作业 |
创建一个训练作业，选择可用的数据集版本，然后上传并使用前面编写完成的训练脚本。训练完成后，将生成模型并存储至OBS中。 |
||
管理模型 |
编写推理代码和配置文件 |
针对您生成的模型，建议您按照ModelArts提供的模型包规范，编写推理代码和配置文件，并将推理代码和配置文件存储至训练输出位置。 |
|
导入模型 |
将训练完成的模型导入至ModelArts，方便将模型部署上线。 |
||
部署模型 |
部署服务 |
ModelArts支持将模型部署为在线服务、批量服务和边缘服务。 |
|
访问服务 |
服务部署完成后，针对在线服务和边缘服务，您可以访问并使用服务，针对批量服务，您可以查看其预测结果。 |
使用订阅算法构建模型
面向有一定AI基础的AI初学者，您可以不关注模型开发，使用自己的业务数据，在AIGallery上订阅ModelArts提供的算法，进行模型训练，从而得到新模型。
