- 问题描述： 如图为在使用ModelArts模型管理的压缩/转换功能时，转.pb模型为om模型，显示转换失败，日志打印如下，无法获取有效信息，无法定位问题。 [图片] 之后，到设定的输出路径下查看，没有任何文件，没有转换日志，这样无法定位转换失败的问题，不利于开发者开发使用。大大拖延了开发进度，对开发者不友好。 [图片] 建议方案： 建议ModelArts模型转换功能可打印具体报错信息，直接打印在转换界面的日志信息处、退一步，能否保存的OBS桶中，方便开发者查看，定位问题所在。 问题描述： 如图为在使用ModelArts模型管理的压缩/转换功能时，转.pb模型为om模型，显示转换失败，日志打印如下，无法获取有效信息，无法定位问题。 [图片] 之后，到设定的输出路径下查看，没有任何文件，没有转换日志，这样无法定位转换失败的问题，不利于开发者开发使用。大大拖延了开发进度，对开发者不友好。 [图片] 建议方案： 建议ModelArts模型转换功能可打印具体报错信息，直接打印在转换界面的日志信息处、退一步，能否保存的OBS桶中，方便开发者查看，定位问题所在。
- 问题描述： 如图所示，为在使用ModelArts的模型管理功能的压缩与转换，希望将TensorFlow的.pb模型转换为Ascend 310可用的.om模型，记得以前是可在图中红色方框处日志信息打印日志的，但现在不行了，只是单一的显示开始转换工作，这样不能了解转换动态，不太好。 [图片] 实际上是有日志在，在模型转换输出路径下可以查看，但是如果能显示在上图红框那里就更好了。 建议方案： 建议ModelArts模型转换能实时在图中日志信息红框处打印日志。 问题描述： 如图所示，为在使用ModelArts的模型管理功能的压缩与转换，希望将TensorFlow的.pb模型转换为Ascend 310可用的.om模型，记得以前是可在图中红色方框处日志信息打印日志的，但现在不行了，只是单一的显示开始转换工作，这样不能了解转换动态，不太好。 [图片] 实际上是有日志在，在模型转换输出路径下可以查看，但是如果能显示在上图红框那里就更好了。 建议方案： 建议ModelArts模型转换能实时在图中日志信息红框处打印日志。
- 问题描述： 在ModelArts的JupyterLab中，查看md文件不太方便，显示的是原始代码，不便于查看，特别是对于表格来说，如下图所示： [图片] 如果能做到直接显示渲染后的效果，就好了，方便开发者查看，如图所示，特别是表格，非常清楚，一目了然。 [图片] 如果能做到实时预览就更好了，如图是PyCharm下打开.md文件的效果，左侧为原始代码，右侧为实时预览，既方便查看，有方便修改，改完在右侧立刻就能看到修改后的效果，非常好，高效便捷。 [图片] .md文件一般为README文件，一般是对工程的介绍，是必看内容。如果能放方便开发者查看就非常好了，便于高效快速理解工程结构和使用方法。 建议方案： 建议ModelArts在JupyterLab开发环境中，能增加.md文件预览功能，可以是直接预览后的效果，也可以是实时预览，或者是.ipynb中的直接展示渲染效果，而双击的时候，展示原始代码，方便开发者使用。 问题描述： 在ModelArts的JupyterLab中，查看md文件不太方便，显示的是原始代码，不便于查看，特别是对于表格来说，如下图所示： [图片] 如果能做到直接显示渲染后的效果，就好了，方便开发者查看，如图所示，特别是表格，非常清楚，一目了然。 [图片] 如果能做到实时预览就更好了，如图是PyCharm下打开.md文件的效果，左侧为原始代码，右侧为实时预览，既方便查看，有方便修改，改完在右侧立刻就能看到修改后的效果，非常好，高效便捷。 [图片] .md文件一般为README文件，一般是对工程的介绍，是必看内容。如果能放方便开发者查看就非常好了，便于高效快速理解工程结构和使用方法。 建议方案： 建议ModelArts在JupyterLab开发环境中，能增加.md文件预览功能，可以是直接预览后的效果，也可以是实时预览，或者是.ipynb中的直接展示渲染效果，而双击的时候，展示原始代码，方便开发者使用。
- 问题描述： 文档链接：https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_23_0207.html#modelarts_23_0207__section1492***423310 通过文档介绍，我们发现不支持MindSpore在线服务的runtime，这样使用的话，需要自己自行安装配置，比较麻烦，作为华为自研的框架，建议还是在自家平台支持一下，也方便更多开发者使用，利于生态建设。 建议方案： 建议ModelArts部署在线服务runtime支持MindSpore 问题描述： 文档链接：https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_23_0207.html#modelarts_23_0207__section1492***423310 通过文档介绍，我们发现不支持MindSpore在线服务的runtime，这样使用的话，需要自己自行安装配置，比较麻烦，作为华为自研的框架，建议还是在自家平台支持一下，也方便更多开发者使用，利于生态建设。 建议方案： 建议ModelArts部署在线服务runtime支持MindSpore
- 问题描述： 目前体验了ModelArts训练管理的训练作业New，官方发布的算法训练日志如图所示，相信在NoteBook或终端训练不是这样的，应该是分行输出的，方便训练者查看具体情况，但是训练作业好像是全部合并到了一起，比较乱，不方便查看。 [图片] 建议方案： 建议能够将日志按照原有格式分行输出，方便查看，而不是堆叠在一起。 问题描述： 目前体验了ModelArts训练管理的训练作业New，官方发布的算法训练日志如图所示，相信在NoteBook或终端训练不是这样的，应该是分行输出的，方便训练者查看具体情况，但是训练作业好像是全部合并到了一起，比较乱，不方便查看。 [图片] 建议方案： 建议能够将日志按照原有格式分行输出，方便查看，而不是堆叠在一起。
- 问题描述： 目前ModelArts的训练管理的训练作业New，即新版训练作业，不支持免费体验规格，这样就像体验新版本训练作业的同学，就不太行了，建议能够增加免费体验规格，方便开发者体验，体验了，能够提意见，有助于训练作业变得更好。 建议方案： 建议ModelArts 训练管理的训练作业New支持免费体验规格GPU 问题描述： 目前ModelArts的训练管理的训练作业New，即新版训练作业，不支持免费体验规格，这样就像体验新版本训练作业的同学，就不太行了，建议能够增加免费体验规格，方便开发者体验，体验了，能够提意见，有助于训练作业变得更好。 建议方案： 建议ModelArts 训练管理的训练作业New支持免费体验规格GPU
- 问题描述： 如图所示，是在Windows下OBS客户端的系统资源占用情况，这是仅仅在打开OBS客户端的情况下，未做任何操作，CPU占用率和内存占用率太高了，电源使用情况非常高，比系统资源占用大户谷歌浏览器都要多，这导致占用了其他程序的资源，不太好。能否考虑优化一下，尽量占用少的系统资源？ 图片可能无法显示，我放在附件中了。 [图片] [图片] 我的电脑配置：i7-9750H(六核心，十二线程，基准速度2.59GHz) 16GB运行内存 1TB固态 1660Ti独立显卡 建议方案： 优化OBS客户端，使得其占用系统资源小一些，如上图所示，在未做任何操作的情况下，占用这么多资源不太好。 问题描述： 如图所示，是在Windows下OBS客户端的系统资源占用情况，这是仅仅在打开OBS客户端的情况下，未做任何操作，CPU占用率和内存占用率太高了，电源使用情况非常高，比系统资源占用大户谷歌浏览器都要多，这导致占用了其他程序的资源，不太好。能否考虑优化一下，尽量占用少的系统资源？ 图片可能无法显示，我放在附件中了。 [图片] [图片] 我的电脑配置：i7-9750H(六核心，十二线程，基准速度2.59GHz) 16GB运行内存 1TB固态 1660Ti独立显卡 建议方案： 优化OBS客户端，使得其占用系统资源小一些，如上图所示，在未做任何操作的情况下，占用这么多资源不太好。
- 问题描述： 目前ModelArts中的部署上线下的在线服务和批量服务，默认仅支持特定格式模型，比如TensorFlow框架下，需要save_model.pb和variables格式模型部署，其他模型的话需要自行配置调整，比较麻烦，但事实上很多模型都可能会用到。 建议方案： 建议增加ModelArts部署上线的支持模型类型，支持更多格式的模型，方便开发者直接使用，不用再转换为特定格式模型。 问题描述： 目前ModelArts中的部署上线下的在线服务和批量服务，默认仅支持特定格式模型，比如TensorFlow框架下，需要save_model.pb和variables格式模型部署，其他模型的话需要自行配置调整，比较麻烦，但事实上很多模型都可能会用到。 建议方案： 建议增加ModelArts部署上线的支持模型类型，支持更多格式的模型，方便开发者直接使用，不用再转换为特定格式模型。
- 问题描述： 在使用华为云工单的时候，发现在分点回答问题时，阿拉伯数字标号无法显示，无论写的是第几点，在发送之后显示的都是1，如图所示，如无法查看，请到附件中下载。 [图片] [图片] 建议方案： 优化工单内容发送和显示，使之能够正确显示阿拉伯数字标号。 问题描述： 在使用华为云工单的时候，发现在分点回答问题时，阿拉伯数字标号无法显示，无论写的是第几点，在发送之后显示的都是1，如图所示，如无法查看，请到附件中下载。 [图片] [图片] 建议方案： 优化工单内容发送和显示，使之能够正确显示阿拉伯数字标号。
- 问题描述： 在使用ModelArts的数据集的智能标注，预标注功能（即使用已有模型进行标注）发现速度很慢。 数据集总计2950张，已经人工标注773张，余下2178张，使用已有模型标注（模型选择AI Gallery，链接为https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/modelhub/detail/?id=fa032ced-***2a-49c9-bb91-fbc13e65d595），规格为CPU，2核，8GB，单节点。如下图所示。 已经19小时了，且昨天就是在结果处理中，一晚过去了，还是在结果处理中，感觉卡在了结果处理中感觉速度太慢了，希望能优化一下处理速度，这样慢的速度，失去了智能标注的意义，本来是为了减少人工标注，快速完成数据集的标注，但现在有点慢了。 下图若无法查看，请到附件中下载。 [图片] 建议方案： 建议优化ModelArts数据集的智能标注预标注速度，使其能够快速完成标注。 问题描述： 在使用ModelArts的数据集的智能标注，预标注功能（即使用已有模型进行标注）发现速度很慢。 数据集总计2950张，已经人工标注773张，余下2178张，使用已有模型标注（模型选择AI Gallery，链接为https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/modelhub/detail/?id=fa032ced-***2a-49c9-bb91-fbc13e65d595），规格为CPU，2核，8GB，单节点。如下图所示。 已经19小时了，且昨天就是在结果处理中，一晚过去了，还是在结果处理中，感觉卡在了结果处理中感觉速度太慢了，希望能优化一下处理速度，这样慢的速度，失去了智能标注的意义，本来是为了减少人工标注，快速完成数据集的标注，但现在有点慢了。 下图若无法查看，请到附件中下载。 [图片] 建议方案： 建议优化ModelArts数据集的智能标注预标注速度，使其能够快速完成标注。
- 问题描述： ModelArts的部署上线部分，包括在线服务，批量服务和边缘服务，主要使用的是在线服务和批量服务，但二者的部署需要，需要先导入模型，后将导入的模型做在线服务部署或批量服务部署使用，即先导入后部署，导入模型耗费时间较长，部署耗费时间也较长，这导致在部署自己的模型(不是官方发布的算法模型)的时候，耗费时间很长，因为可能无法一次部署成功，需要经过几次调试，就是查看在线服务或批量服务的日志，定位问题。 找到问题之后，需要再走一遍导入模型和部署模型，这两步需要大概30min，即每调试一次，就要等30分钟，这很浪费时间，如果能将这两步支持在线调试，即在线修改代码，之后运行就好多了，大大节省时间，能快速完成部署，定位问题也快很多了。 建议方案： 建议ModelArts的部署上线支持在线调试 问题描述： ModelArts的部署上线部分，包括在线服务，批量服务和边缘服务，主要使用的是在线服务和批量服务，但二者的部署需要，需要先导入模型，后将导入的模型做在线服务部署或批量服务部署使用，即先导入后部署，导入模型耗费时间较长，部署耗费时间也较长，这导致在部署自己的模型(不是官方发布的算法模型)的时候，耗费时间很长，因为可能无法一次部署成功，需要经过几次调试，就是查看在线服务或批量服务的日志，定位问题。 找到问题之后，需要再走一遍导入模型和部署模型，这两步需要大概30min，即每调试一次，就要等30分钟，这很浪费时间，如果能将这两步支持在线调试，即在线修改代码，之后运行就好多了，大大节省时间，能快速完成部署，定位问题也快很多了。 建议方案： 建议ModelArts的部署上线支持在线调试
- 问题描述： 里面什么想要的都没有。。。。 现在有的dl框架如pytorch，太老，而且想找更新的找不到。 pip torchvision==10.0直接告诉我没有。 openmim也没有。。。 华为源太旧了！ 建议方案： 及时更新！否则我不会再用了！ 问题描述： 里面什么想要的都没有。。。。 现在有的dl框架如pytorch，太老，而且想找更新的找不到。 pip torchvision==10.0直接告诉我没有。 openmim也没有。。。 华为源太旧了！ 建议方案： 及时更新！否则我不会再用了！
- 问题描述： 如图所示（图片可能无法显示，已经放在了附件中），该总览界面应该是方便开发者知道自己的资源使用情况，特别是计费情况，即那些项目是在计费中。 智能标注部分，官方介绍是创建免费，但使用中是收费的，所以如图所示，这里显示在运行中，不调好，应该像右侧NoteBook安阳，显示计费中，更为准确，因为开发者更关心的应该是计费问题，如果不在计费中，自然是停止运行了。特别是在目前华为云计费延时的情况下，显示计费中更为重要。 [图片] 建议方案： 如图所示，建议将智能标注的“运行中”改为开发者更为关心的“计费中”，让开发者了解计费项目，方便调整，节省费用。 问题描述： 如图所示（图片可能无法显示，已经放在了附件中），该总览界面应该是方便开发者知道自己的资源使用情况，特别是计费情况，即那些项目是在计费中。 智能标注部分，官方介绍是创建免费，但使用中是收费的，所以如图所示，这里显示在运行中，不调好，应该像右侧NoteBook安阳，显示计费中，更为准确，因为开发者更关心的应该是计费问题，如果不在计费中，自然是停止运行了。特别是在目前华为云计费延时的情况下，显示计费中更为重要。 [图片] 建议方案： 如图所示，建议将智能标注的“运行中”改为开发者更为关心的“计费中”，让开发者了解计费项目，方便调整，节省费用。
- 问题描述： 活动链接：https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/activity/detail/?id=7379fedc-2950-4a85-a51e-e8d54f601cf3 该活动是ModelArts AI Gallery中的实践活动，活动公告写明2021年6月18日活动截止，但已经过去接近一个月了，尚未公布活动结果。 建议方案： 及时公布活动结果。 问题描述： 活动链接：https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/activity/detail/?id=7379fedc-2950-4a85-a51e-e8d54f601cf3 该活动是ModelArts AI Gallery中的实践活动，活动公告写明2021年6月18日活动截止，但已经过去接近一个月了，尚未公布活动结果。 建议方案： 及时公布活动结果。
- 问题描述： 在使用ModelArts数据集的智能标志时，经过多次智能标注，智能标注的结果基本可以直接用于训练，但是目前需要一个个手工确认才行，面对数千张图片，这是一项很大的工作，能否增加对智能标注结果的批量选择确认，或一键全部确认，方便使用。 建议方案： 建议增加对智能标注结果的批量选择确认，或一键全部确认，这样能同时确认多张图片，方便使用，更快投入训练。 问题描述： 在使用ModelArts数据集的智能标志时，经过多次智能标注，智能标注的结果基本可以直接用于训练，但是目前需要一个个手工确认才行，面对数千张图片，这是一项很大的工作，能否增加对智能标注结果的批量选择确认，或一键全部确认，方便使用。 建议方案： 建议增加对智能标注结果的批量选择确认，或一键全部确认，这样能同时确认多张图片，方便使用，更快投入训练。
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新，构建AI应用全新智能中枢2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间，华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案，本期访谈直播，由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持，华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
回顾中 -
关于RISC-V生态发展的思考2025/09/02 周二 17:00-18:00
中国科学院计算技术研究所副所长包云岗教授
中科院包云岗老师将在本次直播中，探讨处理器生态的关键要素及其联系，分享过去几年推动RISC-V生态建设实践过程中的经验与教训。
回顾中 -
一键搞定华为云万级资源，3步轻松管理企业成本2025/09/09 周二 15:00-16:00
阿言 华为云交易产品经理
本直播重点介绍如何一键续费万级资源，3步轻松管理成本，帮助提升日常管理效率！
回顾中
热门标签