人工智能平台PAI 操作报错合集之机器学习PAI缺失值补充报错,从odps读取数据正常 进行下一步时,补充缺失值报错如何解决

本文涉及的产品
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
模型训练 PAI-DLC,5000CU*H 3个月
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
简介: 阿里云人工智能平台PAI (Platform for Artificial Intelligence) 是阿里云推出的一套全面、易用的机器学习和深度学习平台,旨在帮助企业、开发者和数据科学家快速构建、训练、部署和管理人工智能模型。在使用阿里云人工智能平台PAI进行操作时,可能会遇到各种类型的错误。以下列举了一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。

问题一:机器学习PAI遇到个问题需要帮忙解答,运行过程中遇到如下错误?

机器学习PAI遇到个问题需要帮忙解答,我的配置文件设置了early_stop,模型是mmoe,在各个tower中设置评估指标为auc和gauc,但是运行过程中遇到如下错误:

补充一下,eval_results对应的是:

{

1000: {

"auc_ctr_tower": 1.0,

"auc_cvr_tower": 1.0,

"gauc_ctr_tower": 1.0,

"gauc_cvr_tower": 1.0,

"loss": 0.005554337985813618,

"loss/loss/cross_entropy_loss_ctr_tower": 0.0026337471790611744,

"loss/loss/cross_entropy_loss_cvr_tower": 0.0029205905739217997,

"loss/loss/total_loss": 0.005554337985813618

}

}



参考答案:

https://easyrec.readthedocs.io/en/latest/export.html

设置一下这个参数:best_exporter_metric: "auc_ctr_tower" 试一下看看



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/576999



问题二:在机器学习PAI MetaPath游走 demo报这个错误是为啥?

MetaPath游走 demo报这个错误是为啥?Caused by: java.util.NoSuchElementException: null

at java.util.Collections$EmptyIterator.next(Collections.java:4191)

at com.alibaba.alink.operator.batch.graph.MetaPathWalkBatchOp$ConcatDstNodeType.coGroup(MetaPathWalkBatchOp.java:577)

at org.apache.flink.runtime.operators.CoGroupDriver.run(CoGroupDriver.java:177)

at org.apache.flink.runtime.operators.BatchTask.run(BatchTask.java:514)

at org.apache.flink.runtime.operators.BatchTask.invoke(BatchTask.java:357)

at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.doRun(Task.java:776)

at org.apache.flink.runtime.taskmanager.Task.run(Task.java:563)

at java.lang.Thread.run(Thread.java:750)



参考答案:

这个错误是由于在MetaPath游走过程中,遇到了一个空的迭代器。具体来说,是在com.alibaba.alink.operator.batch.graph.MetaPathWalkBatchOp$ConcatDstNodeType.coGroup方法中,当尝试从CoGroupDriver.run方法返回的结果中获取下一个元素时,抛出了java.util.NoSuchElementException: null异常。

为了解决这个问题,你需要检查你的代码,确保在调用next()方法之前,迭代器中确实有元素。你可以在调用next()方法之前添加一个条件判断,例如:

if (iterator.hasNext()) {
    Object nextElement = iterator.next();
    // 处理nextElement的逻辑
} else {
    // 处理没有更多元素的情况
}

这样可以避免在迭代器为空时调用next()方法,从而避免抛出NoSuchElementException异常。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/575700



问题三:机器学习PAI缺失值补充报错 读取数据正常 走到下一步补充缺失值就报这个错误?

机器学习PAI缺失值补充报错 https://logview.aliyun.com/logview/?h=http://service.cn.maxcompute.aliyun-inc.com/api&p=datacenter_model&i=2023112008023271gcc4wiz69e_55164a21_1ff0_4553_b992_512f195e0a6d&token=RWhhRGE0ejR2aSs2aGZ4SEs4KzlXR3F1WmRZPSxPRFBTX09CTzpwNF8yNDYwNjM0ODcxNDI1NTk2MDYsMTcwMzA1OTM1Nix7IlN0YXRlbWVudCI6W3siQWN0aW9uIjpbIm9kcHM6UmVhZCJdLCJFZmZlY3QiOiJBbGxvdyIsIlJlc291cmNlIjpbImFjczpvZHBzOio6cHJvamVjdHMvZGF0YWNlbnRlcl9tb2RlbC9pbnN0YW5jZXMvMjAyMzExMjAwODAyMzI3MWdjYzR3aXo2OWVfNTUxNjRhMjFfMWZmMF80NTUzX2I5OTJfNTEyZjE5NWUwYTZkIl19XSwiVmVyc2lvbiI6IjEifQ==

从odps读取数据正常 走到下一步补充缺失值就报这个错误?只有belong_date ltv ecpm ipu四个字段 这里有sql关键字?



参考答案:

https://help.aliyun.com/search/?spm=a2c4g.11186623.J_XmGx2FZCDAeIy2ZCWL7sW.i0.756849ecNXzsuJ&k=ODPS-0130161&scene=helpdoc&product-id=30347&product-level=3&page=1 这个错误码搜了一下,看起来是你的字段名存在MC SQL的关键字



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574300



问题四:机器学习PAI这个地方总是报错,是什么原因?时报错时不报错

机器学习PAI这个地方总是报错,是什么原因?时报错时不报错



参考答案:

无法确定具体的错误原因。但是,我可以给您一些建议来帮助您解决问题:

  1. 检查您的网络连接是否正常,确保您的计算机可以访问PAI的端口(53,368)。
  2. 检查您的防火墙设置,确保它允许您的计算机访问PAI的端口。
  3. 查看PAI的日志文件(jetty_log),以获取更多关于错误的详细信息。您可以在PAI的安装目录下找到日志文件。
  4. 确保您的程序和依赖项都是最新的,以避免因版本不兼容导致的错误。



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574196



问题五:机器学习PAI这个数据集现在下载不下来,还有其它方式可以下载吗?

机器学习PAI这个数据集现在下载不下来,还有其它方式可以下载吗?

想拿下这个数据集跑下效果

这个没有完整的数据集吗?



参考答案:

没有,数据是上面那个



关于本问题的更多回答可点击进行查看:

https://developer.aliyun.com/ask/574192

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据处理
谷歌提出视觉记忆方法,让大模型训练数据更灵活
谷歌研究人员提出了一种名为“视觉记忆”的方法,结合了深度神经网络的表示能力和数据库的灵活性。该方法将图像分类任务分为图像相似性和搜索两部分,支持灵活添加和删除数据、可解释的决策机制以及大规模数据处理能力。实验结果显示,该方法在多个数据集上取得了优异的性能,如在ImageNet上实现88.5%的top-1准确率。尽管有依赖预训练模型等限制,但视觉记忆为深度学习提供了新的思路。
15 2
|
28天前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
揭秘机器学习背后的神秘力量:如何高效收集数据,让AI更懂你?
【10月更文挑战第12天】在数据驱动的时代,机器学习广泛应用,从智能推荐到自动驾驶。本文以电商平台个性化推荐系统为例,探讨数据收集方法,包括明确数据需求、选择数据来源、编写代码自动化收集、数据清洗与预处理及特征工程,最终完成数据的训练集和测试集划分,为模型训练奠定基础。
37 3
|
29天前
|
机器学习/深度学习 算法 Python
“探秘机器学习的幕后英雄:梯度下降——如何在数据的海洋中寻找那枚失落的钥匙?”
【10月更文挑战第11天】梯度下降是机器学习和深度学习中的核心优化算法,用于最小化损失函数,找到最优参数。通过计算损失函数的梯度,算法沿着负梯度方向更新参数,逐步逼近最小值。常见的变种包括批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降,各有优缺点。示例代码展示了如何用Python和NumPy实现简单的线性回归模型训练。掌握梯度下降有助于深入理解模型优化机制。
27 2
|
2月前
|
人工智能 JSON 数据格式
RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRA知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验
【9月更文挑战第6天】RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRA知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验
RAG+Agent人工智能平台:RAGflow实现GraphRA知识库问答,打造极致多模态问答与AI编排流体验
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
文本分类识别系统。本系统使用Python作为主要开发语言,首先收集了10种中文文本数据集("体育类", "财经类", "房产类", "家居类", "教育类", "科技类", "时尚类", "时政类", "游戏类", "娱乐类"),然后基于TensorFlow搭建CNN卷积神经网络算法模型。通过对数据集进行多轮迭代训练,最后得到一个识别精度较高的模型,并保存为本地的h5格式。然后使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一段文本识别其所属的类别。
89 1
【新闻文本分类识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 监控
探索机器学习:从数据到决策
【9月更文挑战第18天】在这篇文章中,我们将一起踏上一段激动人心的旅程,穿越机器学习的世界。我们将探讨如何通过收集和处理数据,利用算法的力量来预测未来的趋势,并做出更加明智的决策。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供新的视角和思考方式。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据处理
EM算法对人脸数据降维(机器学习作业06)
本文介绍了使用EM算法对人脸数据进行降维的机器学习作业。首先通过加载ORL人脸数据库,然后分别应用SVD_PCA、MLE_PCA及EM_PCA三种方法实现数据降维,并输出降维后的数据形状。此作业展示了不同PCA变种在人脸数据处理中的应用效果。
31 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台。果蔬识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,通过收集了12种常见的水果和蔬菜('土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜'),然后基于TensorFlow库搭建CNN卷积神经网络算法模型,然后对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的算法模型,然后将其保存为h5格式的本地文件方便后期调用。再使用Django框架搭建Web网页平台操作界面,实现用户上传一张果蔬图片识别其名称。
53 0
【果蔬识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机毕设项目+Django网页界面平台
|
2月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
利用未标记数据的半监督学习在模型训练中的效果评估
本文将介绍三种适用于不同类型数据和任务的半监督学习方法。我们还将在一个实际数据集上评估这些方法的性能,并与仅使用标记数据的基准进行比较。
201 8
|
2月前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
基于ChatGPT开发人工智能服务平台
### 简介 ChatGPT 初期作为问答机器人,现已拓展出多种功能,如模拟面试及智能客服等。模拟面试功能涵盖个性化问题生成、实时反馈等;智能客服则提供全天候支持、多渠道服务等功能。借助人工智能技术,这些应用能显著提升面试准备效果及客户服务效率。 ### 智能平台的使用价值 通过自动化流程,帮助用户提升面试准备效果及提高客户服务效率。 ### 实现思路 1. **需求功能设计**:提问与接收回复。 2. **技术架构设计**:搭建整体框架。 3. **技术选型**:示例采用 `Flask + Template + HTML/CSS`。 4. **技术实现**:前端界面与后端服务实现。

相关产品

  • 人工智能平台 PAI