- 场景描述： https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/image/list 目前官方提供的镜像，Linux Kernel版本过低，部分功能无法使用 建议方案： 提供基于Ubuntu22.04版本的镜像 场景描述： https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/image/list 目前官方提供的镜像，Linux Kernel版本过低，部分功能无法使用 建议方案： 提供基于Ubuntu22.04版本的镜像
- 场景描述： 资料描述创建资源池时，资源池类型，可以选择物理资源池 和逻辑资源池。如下图： [图片] 但是实际界面操作，只有物理资源池，没有逻辑资源池。如下图： [图片] 建议方案： 资料与界面保持一致。 场景描述： 资料描述创建资源池时，资源池类型，可以选择物理资源池 和逻辑资源池。如下图： [图片] 但是实际界面操作，只有物理资源池，没有逻辑资源池。如下图： [图片] 建议方案： 资料与界面保持一致。
- 场景描述： 规格中的cpu的参数：8核（CPU核数），64GB（内存64GB），3200GB（这个表示什么？） [图片] 建议方案： 资料中补充CPU规格参数说明 场景描述： 规格中的cpu的参数：8核（CPU核数），64GB（内存64GB），3200GB（这个表示什么？） [图片] 建议方案： 资料中补充CPU规格参数说明
- 场景描述： [图片] 在实际的管理控制台中，没有“数据管理”的导航栏。如下: [图片] 建议方案： 资料与界面保持一致。 场景描述： [图片] 在实际的管理控制台中，没有“数据管理”的导航栏。如下: [图片] 建议方案： 资料与界面保持一致。
- 场景描述： [图片] [图片] [图片] [图片] 建议方案： 按钮位置和风格保持一致。 场景描述： [图片] [图片] [图片] [图片] 建议方案： 按钮位置和风格保持一致。
- 感觉操作上不够简洁，对小白用户不友好。比如模型训练那块。 感觉操作上不够简洁，对小白用户不友好。比如模型训练那块。
- 场景描述：介绍盘古大模型的视频1:33处，有一处说”添砖加瓦“， 字幕错了，写成了”舔砖加瓦“。 p.s. 提建议时，居然找不到 盘古大模型 这个关联产品。。。 建议方案： 修改盘古大模型宣传视频的字幕1:33处 场景描述：介绍盘古大模型的视频1:33处，有一处说”添砖加瓦“， 字幕错了，写成了”舔砖加瓦“。 p.s. 提建议时，居然找不到 盘古大模型 这个关联产品。。。 建议方案： 修改盘古大模型宣传视频的字幕1:33处
- 场景描述：ModelArts CodeLab 的python版本太低了。 像现在很火的chatGLM3-6B，都是要求python版本要 3.11.0及以上，实验环境python版本太低，很多依赖都无法正确运行 [图片] 建议方案：建议升级成3.11.0 场景描述：ModelArts CodeLab 的python版本太低了。 像现在很火的chatGLM3-6B，都是要求python版本要 3.11.0及以上，实验环境python版本太低，很多依赖都无法正确运行 [图片] 建议方案：建议升级成3.11.0
- 场景描述：在ModelArts免费试用的时间内，如果突然掉线，能否保存我当下的代码修改？后面重新登录后自动恢复？ 建议方案： 场景描述：在ModelArts免费试用的时间内，如果突然掉线，能否保存我当下的代码修改？后面重新登录后自动恢复？ 建议方案：
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【用户体验】增加“取消订阅”选项 未采纳场景描述： “我的订阅”中列出的订阅产品条目，目前要点击“产品名称”，返回“ AI GALLERY”，然后点击“已订阅”，弹出对话框提示取消订阅再点击确定才能取消订阅。 操作繁琐 建议方案： “我的订阅”中列出的订阅产品条目，在最后增加一个操作选项“取消订阅”。 点击即可取消。 场景描述： “我的订阅”中列出的订阅产品条目，目前要点击“产品名称”，返回“ AI GALLERY”，然后点击“已订阅”，弹出对话框提示取消订阅再点击确定才能取消订阅。 操作繁琐 建议方案： “我的订阅”中列出的订阅产品条目，在最后增加一个操作选项“取消订阅”。 点击即可取消。
- 我的菜单栏：[图片] 别人的菜单栏：[图片] 我的菜单栏：[图片] 别人的菜单栏：[图片]
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【产品缺陷】课程中实验内的链接打开后显示无数据 预审不通过场景描述： 在该课程中， ModelArts平台实验：线性回归Python底层实现 课程作业 请你尝试修改 LinearRegression() 函数的 fit_intercept（是否有截距）参数的不同取值，看看该参数的修改对模型会有怎样的影响 请你尝试修改 LinearRegression() 函数的标准化（标准化开关）参数的不同取值，看看该参数的修改对模型会有怎样的影响 使用“受教育年限收入”数据集，基于Sklearn框架实现一个线性回归收入预测模型。 链接打开后显示 {"error":"Not Found"} 建议方案： 解决该问题 场景描述： 在该课程中， ModelArts平台实验：线性回归Python底层实现 课程作业 请你尝试修改 LinearRegression() 函数的 fit_intercept（是否有截距）参数的不同取值，看看该参数的修改对模型会有怎样的影响 请你尝试修改 LinearRegression() 函数的标准化（标准化开关）参数的不同取值，看看该参数的修改对模型会有怎样的影响 使用“受教育年限收入”数据集，基于Sklearn框架实现一个线性回归收入预测模型。 链接打开后显示 {"error":"Not Found"} 建议方案： 解决该问题
- modelarts数据集标注时候发现在通过数据属性筛选时候只有全部和推理，这样我无法单独筛选出来上传的书数据集图片，建议可以进行自定义分类数据来源。 [图片] modelarts数据集标注时候发现在通过数据属性筛选时候只有全部和推理，这样我无法单独筛选出来上传的书数据集图片，建议可以进行自定义分类数据来源。 [图片]
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