上述图片机器学习PAI中这个问题怎么解决?
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上述图片机器学习PAI中这个问题怎么解决?
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在解决机器学习PAI中与图片相关的任务问题时，可以参考以下步骤和建议。根据您提供的知识库资料，以下是针对常见问题的解决方案：
1. 训练任务失败的排查方法
如果在执行图片相关的机器学习任务时遇到训练任务失败的情况，可以按照以下步骤进行排查：
查看任务诊断
- 在PAI-Model Gallery的任务管理中找到具体的训练任务，点击进入任务详情页。
- 将鼠标悬停在“失败”状态上，系统会显示错误原因及解决办法。
查看任务日志
- 在任务管理中找到具体的训练任务，点击进入任务日志页。
- 根据日志中的错误信息进行排查。常见的错误类型及解决办法包括：
- 输入/输出错误：检查路径是否正确、文件格式是否符合要求、是否有读写权限。
- 超参数配置相关：内存不足时选择更高配置的机型，显存不足时调整超参数或选择更高配置的GPU机型。
- 机型资源配置相关：选择合适的GPU架构，确保有足够的内存和显存。
- 用户限制相关：超出资源限制时，等待现有任务完成或申请增加配额。
2. 在线调试已部署的模型
如果您已经部署了模型并希望对其进行在线调试，可以按照以下步骤操作：
-
查看已部署的服务：
- 在PAI-Model Gallery的任务管理中找到已部署的任务，查看服务详情。
-
进入EAS页面进行在线调试：
- 在EAS页面中找到已部署的服务，点击“操作”列的“在线调试”。
-
配置在线调试请求参数：
- 参考模型介绍页面的调用方法，配置请求参数。例如，通过BladeLLM方式部署的模型，可以通过向
/v1/completions路径发送HTTP POST请求来调用模型。 - 请求URL后追加
/v1/completions，并在请求Body中添加相应的参数。
- 参考模型介绍页面的调用方法，配置请求参数。例如，通过BladeLLM方式部署的模型，可以通过向
3. 智能标注页面报错 param invalid UserNotInTnt
如果在使用PAI智能标注页面时遇到 param invalid UserNotInTnt 错误，可以尝试以下操作：
- 先设置工作空间的管理员，再在iTag的人员管理页面，将对应的RAM账号设置为管理员。
- 如果iTag是其他子账号创建的，可以让对应的子账号把主账号加进去。
- AI工作空间时间较久，可以再创建另外一个AI工作空间来使用iTag。
- 更多授权操作参见为PAI-iTAG授权。
4. 报错 INPUT_FORMAT_ERROR
如果在执行任务时遇到 INPUT_FORMAT_ERROR 错误，可以尝试以下几种操作：
- 用
json.dumps(datas)将数据转换为字符串。 - 本地命令行调试时的报错，尝试使用Postman发送请求。
- 目标检测模型部署时的报错，可以尝试减小图片大小。
5. 上传大文件失败
如果在上传大文件时遇到问题，可以参考以下解决方案：
- 控制台上传模型大小限制为5 GB，且上传大文件时间较长，存在网络或浏览器等问题，上传大文件可能会报错。您可以通过以下两种方式解决：
- 方式一：使用图形化管理工具OSS Browser：获取存储Bucket、AccessKey ID和AccessKey Secret，安装并登录OSS Browser，上传文件到对应的目录。
- 方式二：使用命令行上传工具ossutil：具体操作请参见相关文档。
6. DSW实例无法启动
如果遇到DSW实例无法启动的问题，可以参考以下解决方案：
-
问题：机器学习平台DSW实例无法启动，报错：
InternalError-Fail to create SP order: error message Fail to create order, please try again later- 原因：用户账号有触发风控，需要解决风控问题。
- 解决方案：申诉：账号持有人手持证件。
-
问题：DSW实例无法启动，提示：请先进行实名认证后，再使用DSW服务。但是其实客户已经实名认证过。
- 原因：探索者版DSW实例实名认证，是需要天池侧实名认证。
- 解决方案：根据提示，跳转到天池做实名认证即可。
7. 下载资源很慢
如果在DSW中下载资源很慢，可以参考以下建议：
- PAI-DSW目前是一个很开放的执行环境，用户可以在其中下载互联网上的资源，例如镜像、代码、图片、视频等等，下载速度受网络以及资源来源影响。偶尔的下载超时可以重试解决。
- 建议用户可以先将所需数据或模型等资源准备好，上传至OSS或者NAS上，挂载到DSW来直接使用，可以降低在实例中进行下载的等待时间。
8. 模型部署与更新
如果在模型部署时遇到无模型可部署的情况，需在Designer工作流画布中找到对应算法组件，选中“是否生成PMML”复选框，并在“工作流属性”中配置“临时模型存储路径”，然后重新运行该节点。
9. 自动更新EAS模型服务
为了实现每次运行自动更新EAS模型服务，您可以通过使用更新EAS服务组件，在其“参数设置”页签下填写需要更新的EAS服务名称。执行工作流时，系统会自动获取上游运行成功的OSS模型路径并更新EAS服务。
10. 数据上传与处理
- 小于1GB的CSV文件：使用“读CSV文件”组件直接上传。
- 大于1GB的CSV文件：先上传至OSS Bucket，再使用“读CSV文件”组件读取。
- 使用DataWorks：在DataWorks的数据开发中进行建表和数据上传。
11. 异常指标监控
如果需要对平台异常指标进行监控，PAI提供了一套基于指标监控的分类算法，将异常指标监控抽象为二分类场景，并将监控模型部署至在线系统，从而实现近线风控。
以上是针对图片机器学习PAI中常见问题的解决方案。根据具体问题，您可以选择相应的步骤进行排查和解决。
人工智能平台 PAI（Platform for AI，原机器学习平台PAI）是面向开发者和企业的机器学习/深度学习工程平台，提供包含数据标注、模型构建、模型训练、模型部署、推理优化在内的AI开发全链路服务，内置140+种优化算法，具备丰富的行业场景插件，为用户提供低门槛、高性能的云原生AI工程化能力。