视觉智能平台常见问题之通用抠图老是ssl错误如何解决

本文涉及的产品
视觉智能开放平台,分割抠图1万点
视觉智能开放平台,视频资源包5000点
视觉智能开放平台,图像资源包5000点
简介: 视觉智能平台是利用机器学习和图像处理技术,提供图像识别、视频分析等智能视觉服务的平台;本合集针对该平台在使用中遇到的常见问题进行了收集和解答,以帮助开发者和企业用户在整合和部署视觉智能解决方案时,能够更快地定位问题并找到有效的解决策略。

问题一:视觉智能平台 超出QPS的部分会报限流错误但是客户并没有收到API通知是为什么?


视觉智能平台 超出QPS的部分会报限流错误但是客户并没有收到API通知是为什么?


参考回答:

控制台有限流的提示,肯定是有报错的,用户可能没有打印。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/597713


问题二:视觉智能平台vmware ubuntu系统可以做pytorch模型部署嘛?


视觉智能平台vmware ubuntu系统可以做pytorch模型部署嘛?


参考回答:

可以在VMware安装的Ubuntu系统上进行PyTorch模型部署。具体来看,以下是部署的关键步骤:

  1. 环境准备:确保Ubuntu系统已经安装了Python和必要的开发工具。可以通过Anaconda这样的Python发行版来简化环境的搭建过程,Anaconda能够帮助管理不同项目所需的Python版本和库依赖。
  2. 安装PyTorch:根据您的硬件配置,从PyTorch官方网站选择合适的安装命令。如果您的系统支持CUDA,可以选择对应CUDA版本的PyTorch,以便利用GPU加速计算。
  3. 安装CuDNN:如果使用GPU进行模型部署,那么还需要安装CuDNN库。CuDNN是专门为深度学习设计的GPU加速库,它能够显著提高深度神经网络的性能。
  4. 模型转换:将训练好的PyTorch模型转换为适合部署的格式。这可能涉及到使用TorchScript或者ONNX等格式,以便于在不同的平台上运行。
  5. 部署:根据具体的部署需求,选择合适的服务器或云服务进行模型部署。可以使用如AutoDeployAI这样的工具来自动化部署流程,管理模型版本和服务状态。

在进行模型部署时,需要注意系统的安全性、稳定性以及模型的性能调优。确保所有的依赖库和工具都是最新版本,以避免潜在的兼容性问题。此外,对于生产环境中的模型部署,还需要考虑监控和维护策略,确保模型能够稳定运行并及时更新。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/597712


问题三:视觉智能平台 高清人像抠图遇到抠图调用被限流,可以先临时调高 qps 么?


视觉智能平台 高清人像抠图遇到抠图调用被限流,可以先临时调高 qps 么?


参考回答:

高清人体分割支持QPS售卖,你可以按需 自行购买QPS。

https://common-buy.aliyun.com/?&&commodityCode=viapi_imagesegqps_public_cn


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问题四:在视觉智能平台中请问接入手势识别需要怎么做,目前收费标准是什么呢?


在视觉智能平台中请问接入手势识别需要怎么做,目前收费标准是什么呢?


参考回答:

您好,视觉智能开放平台的静态手势识别接入操作您可以直接参考官方文档提供的接入指引即可:文档

静态手势识别能力目前处于公测期,可免费调用。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:https://developer.aliyun.com/ask/592363


问题五:在视觉智能平台中通用抠图老是ssl错误,如何解决?


在视觉智能平台中通用抠图老是ssl错误,如何解决?


参考回答:

参考链接:

https://help.aliyun.com/zh/viapi/developer-reference/php?spm=a2c4g.11186623.0.0.2d2a16f8FG6bnD


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