- 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]
- 希望在资源池中创建一个逻辑子池，以便更精细地控制和管理资源。例如，部门可能希望创建一个专门用于其项目的逻辑子池，以避免与其他部门共享资源。 [图片] [图片] 希望在资源池中创建一个逻辑子池，以便更精细地控制和管理资源。例如，部门可能希望创建一个专门用于其项目的逻辑子池，以避免与其他部门共享资源。 [图片] [图片]
- 在某些复杂的深度学习模型训练过程中，可能需要执行一系列的命令，这些命令可能包含条件判断、循环等逻辑结构。需要检查某个文件是否存在，如果存在则执行某个命令，否则执行另一个命令。或者，循环遍历一个文件夹中的所有文件，对每个文件执行相同的命令。在这些情况下，启动命令的换行拼接就变得非常重要。 [图片] 在某些复杂的深度学习模型训练过程中，可能需要执行一系列的命令，这些命令可能包含条件判断、循环等逻辑结构。需要检查某个文件是否存在，如果存在则执行某个命令，否则执行另一个命令。或者，循环遍历一个文件夹中的所有文件，对每个文件执行相同的命令。在这些情况下，启动命令的换行拼接就变得非常重要。 [图片]
- 在深度学习应用中，许多任务需要处理的数据量巨大，例如图像识别，这些任务通常需要大量的计算资源和时间。在这种情况下，使用单张GPU卡进行计算可能会遇到瓶颈，例如GPU内存不足、计算时间过长等问题。希望能够使用分布式推理来加速深度学习应用的计算过程。 [图片] 在深度学习应用中，许多任务需要处理的数据量巨大，例如图像识别，这些任务通常需要大量的计算资源和时间。在这种情况下，使用单张GPU卡进行计算可能会遇到瓶颈，例如GPU内存不足、计算时间过长等问题。希望能够使用分布式推理来加速深度学习应用的计算过程。 [图片]
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