人工智能平台PAI操作报错合集之任务重启后出现模型拆分报错,该怎么办

本文涉及的产品
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
模型训练 PAI-DLC,100CU*H 3个月
简介: 阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。

问题一:请问机器学习PAI的easyrec的predict任务为什么不支持lifecycle参数呀?

请问机器学习PAI的easyrec的predict任务为什么不支持lifecycle参数呀? 报这个错:FAILED: ODPS-1220061: Invalid parameter in HTTP request - error msg: CreateInstance Failed : kInvalidArgument:Parameter lifecyle could not be supported. Please check the spelling or remove those parameters from inputs.



参考答案:

你把-Dlifecyle=90 去掉试试,命令的lifecycle 拼写有问题



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/589100



问题二:机器学习PAI这种情况该怎么处理比较好?我现在用的final,任务是T+1执行的,偶尔会因为资源紧张

机器学习PAI这种情况该怎么处理比较好?我现在用的final,任务是T+1执行的,偶尔会因为资源紧张失败,我现在想在失败时设置重启,但重启final会有多个模型,这时候拆分就会报错。



参考答案:

应该用final。final是训练完成才导出的,失败是不导出的,失败重启不会产生应该多个模型。你是不是训练命令下面还有别的命令失败了,这个DW Node重跑,就导致训练命令其实成功了,又启动了一遍,拆开成多个节点,每个节点管自己命令的重跑就应该不会有这种问题。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/588642



问题三:机器学习PAI这个报错可能是什么原因?

"机器学习PAI这个报错可能是什么原因?



参考答案:

看着像fg里面引用的列,输入表没有



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/588636



问题四:机器学习PAI中swing 推荐报错,能给看一下为什么?

"机器学习PAI中swing 推荐报错,能给看一下为什么?



参考答案:

java.lang.classcastexception: java.lang.String cannot be cast to com.alibaba.alink.common.MTable,转换成bigint试试



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/588633



问题五:机器学习PAI在训练自定义模型时报了这个错,可以帮忙看下什么原因嘛?

机器学习PAI在训练自定义模型时报了这个错,可以帮忙看下什么原因嘛?https://logview.alibaba-inc.com/logview/?h=http://service.odps.aliyun-inc.com/api&p=ump_ads_dev&i=20240102081336426gdk6t2bvyg2_cd4c7da1_d527_4ef8_aa48_a528194bd0ed&token=SFdGUGp2N3NYeC9uejErQmo3M1BPQ2tTVnBjPSxPRFBTX09CTzoxODY2OTY1OTcxODQ2OTU4LDE3MDY3NzUyMjAseyJTdGF0ZW1lbnQiOlt7IkFjdGlvbiI6WyJvZHBzOlJlYWQiXSwiRWZmZWN0IjoiQWxsb3ciLCJSZXNvdXJjZSI6WyJhY3M6b2RwczoqOnByb2plY3RzL3VtcF9hZHNfZGV2L2luc3RhbmNlcy8yMDI0MDEwMjA4MTMzNjQyNmdkazZ0MmJ2eWcyX2NkNGM3ZGExX2Q1MjdfNGVmOF9hYTQ4X2E1MjgxOTRiZDBlZCJdfV0sIlZlcnNpb24iOiIxIn0=



参考答案:

打包方式不对,参考,https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/release.html#pai-max-compute-easyrec 



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/587870



问题六:PAI只有2.0的,按照教程中的最后一步生成照片时提示以下图片这个错误,怎么解决?

咨询一下,我的PAI只有2.0的,按照教程中的最后一步生成照片时提示以下图片这个错误,怎么解决?



参考答案:

显存不足。

不打开background restore,就可以生成了。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/587049

相关实践学习
使用PAI-EAS一键部署ChatGLM及LangChain应用
本场景中主要介绍如何使用模型在线服务(PAI-EAS)部署ChatGLM的AI-Web应用以及启动WebUI进行模型推理,并通过LangChain集成自己的业务数据。
机器学习概览及常见算法
机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能的核心,专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。 本课程将带你入门机器学习,掌握机器学习的概念和常用的算法。
相关文章
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 物联网
通义灵码在人工智能与机器学习领域的应用
通义灵码不仅在物联网领域表现出色,还在人工智能、机器学习、金融、医疗和教育等领域展现出广泛应用前景。本文探讨了其在这些领域的具体应用,如模型训练、风险评估、医疗影像诊断等,并总结了其提高开发效率、降低门槛、促进合作和推动创新的优势。
通义灵码在人工智能与机器学习领域的应用
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
机器学习算法的优化与改进:提升模型性能的策略与方法
机器学习算法的优化与改进:提升模型性能的策略与方法
34 13
机器学习算法的优化与改进:提升模型性能的策略与方法
|
2月前
|
人工智能 JSON 算法
Qwen2.5-Coder 系列模型在 PAI-QuickStart 的训练、评测、压缩及部署实践
阿里云的人工智能平台 PAI,作为一站式、 AI Native 的大模型与 AIGC 工程平台,为开发者和企业客户提供了 Qwen2.5-Coder 系列模型的全链路最佳实践。本文以Qwen2.5-Coder-32B为例,详细介绍在 PAI-QuickStart 完成 Qwen2.5-Coder 的训练、评测和快速部署。
Qwen2.5-Coder 系列模型在 PAI-QuickStart 的训练、评测、压缩及部署实践
|
20天前
|
机器学习/深度学习 传感器 人工智能
人工智能与机器学习:改变未来的力量####
【10月更文挑战第21天】 在本文中,我们将深入探讨人工智能(AI)和机器学习(ML)的基本概念、发展历程及其在未来可能带来的革命性变化。通过分析当前最前沿的技术和应用案例,揭示AI和ML如何正在重塑各行各业,并展望它们在未来十年的潜在影响。 ####
84 27
|
12天前
|
人工智能 搜索推荐 决策智能
不靠更复杂的策略,仅凭和大模型训练对齐,零样本零经验单LLM调用,成为网络任务智能体新SOTA
近期研究通过调整网络智能体的观察和动作空间,使其与大型语言模型(LLM)的能力对齐,显著提升了基于LLM的网络智能体性能。AgentOccam智能体在WebArena基准上超越了先前方法,成功率提升26.6个点(+161%)。该研究强调了与LLM训练目标一致的重要性,为网络任务自动化提供了新思路,但也指出其性能受限于LLM能力及任务复杂度。论文链接:https://arxiv.org/abs/2410.13825。
45 12
|
24天前
|
编解码 机器人 测试技术
技术实践 | 使用 PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型快速搭建专业领域知识问答机器人
Qwen2-VL是一款具备高级图像和视频理解能力的多模态模型,支持多种语言,适用于多模态应用开发。通过PAI和LLaMA Factory框架,用户可以轻松微调Qwen2-VL模型,快速构建文旅领域的知识问答机器人。本教程详细介绍了从模型部署、微调到对话测试的全过程,帮助开发者高效实现定制化多模态应用。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch API
优化注意力层提升 Transformer 模型效率:通过改进注意力机制降低机器学习成本
Transformer架构自2017年被Vaswani等人提出以来,凭借其核心的注意力机制,已成为AI领域的重大突破。该机制允许模型根据任务需求灵活聚焦于输入的不同部分,极大地增强了对复杂语言和结构的理解能力。起初主要应用于自然语言处理,Transformer迅速扩展至语音识别、计算机视觉等多领域,展现出强大的跨学科应用潜力。然而,随着模型规模的增长,注意力层的高计算复杂度成为发展瓶颈。为此,本文探讨了在PyTorch生态系统中优化注意力层的各种技术,
80 6
优化注意力层提升 Transformer 模型效率:通过改进注意力机制降低机器学习成本
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能浪潮下的编程实践:构建你的第一个机器学习模型
在人工智能的巨浪中,每个人都有机会成为弄潮儿。本文将带你一探究竟,从零基础开始,用最易懂的语言和步骤,教你如何构建属于自己的第一个机器学习模型。不需要复杂的数学公式,也不必担心编程难题,只需跟随我们的步伐,一起探索这个充满魔力的AI世界。
49 12
|
2月前
|
机器学习/深度学习 Python
机器学习中评估模型性能的重要工具——混淆矩阵和ROC曲线。混淆矩阵通过真正例、假正例等指标展示模型预测情况
本文介绍了机器学习中评估模型性能的重要工具——混淆矩阵和ROC曲线。混淆矩阵通过真正例、假正例等指标展示模型预测情况,而ROC曲线则通过假正率和真正率评估二分类模型性能。文章还提供了Python中的具体实现示例,展示了如何计算和使用这两种工具来评估模型。
68 8
|
2月前
|
机器学习/深度学习 Python
机器学习中模型选择和优化的关键技术——交叉验证与网格搜索
本文深入探讨了机器学习中模型选择和优化的关键技术——交叉验证与网格搜索。介绍了K折交叉验证、留一交叉验证等方法,以及网格搜索的原理和步骤,展示了如何结合两者在Python中实现模型参数的优化,并强调了使用时需注意的计算成本、过拟合风险等问题。
66 6

相关产品

  • 人工智能平台 PAI