- 问题描述： ModelArts的notebook功能建议与cloudIDE，同样是开发环境，不同的入口和使用方式。 建议方案：同样是适合云资源的开发环境，建议ModelArts的notebook功能建议与cloudIDE合并，统一的出口，简化学习成本，演进路线也清晰。 问题描述： ModelArts的notebook功能建议与cloudIDE，同样是开发环境，不同的入口和使用方式。 建议方案：同样是适合云资源的开发环境，建议ModelArts的notebook功能建议与cloudIDE合并，统一的出口，简化学习成本，演进路线也清晰。
- 问题描述：我最近参加了百度深度学习师资培训班，使用百度AI Studio、PaddlePaddle深度学习框架进行深度学习技术的学习，百度的AI Studio集成了开源项目、课程、高校教学平台、产学研合作、赛事、社区、认证等功能，非常便于高校师生开展课程教学，练习参赛技能，研究应用落地。华为有MindSpore深度学习框架，而且华为的专业领域更加广阔，完全可以在机器学习、深度学习等技术的产学研融合方面和高校建立更多的合作关系，但从近期这方面情况来看，华为在MindSpore产学研融合推广上还有些滞后。 建议方案：可以在MindSpore官网建立高校教学板块，方便高校教师依托MindSpore平台开设机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等课程，同时，连续在全国高校举办华为云MindSpore师资线上线下培训班，推广MindSpore，促进华为与各高校的产学研融合。 问题描述：我最近参加了百度深度学习师资培训班，使用百度AI Studio、PaddlePaddle深度学习框架进行深度学习技术的学习，百度的AI Studio集成了开源项目、课程、高校教学平台、产学研合作、赛事、社区、认证等功能，非常便于高校师生开展课程教学，练习参赛技能，研究应用落地。华为有MindSpore深度学习框架，而且华为的专业领域更加广阔，完全可以在机器学习、深度学习等技术的产学研融合方面和高校建立更多的合作关系，但从近期这方面情况来看，华为在MindSpore产学研融合推广上还有些滞后。 建议方案：可以在MindSpore官网建立高校教学板块，方便高校教师依托MindSpore平台开设机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等课程，同时，连续在全国高校举办华为云MindSpore师资线上线下培训班，推广MindSpore，促进华为与各高校的产学研融合。
- 问题描述： 期待模型可以也做一下二级分类：这样可以比较容易找到对应应用场景的模型 [图片] 建议方案： 期待模型可以也做一下二级分类：这样可以比较容易找到对应应用场景的模型 问题描述： 期待模型可以也做一下二级分类：这样可以比较容易找到对应应用场景的模型 [图片] 建议方案： 期待模型可以也做一下二级分类：这样可以比较容易找到对应应用场景的模型
- 问题描述： AI市场上的算法能否做一些二级的分类：图形分类、物体检测 不做这个分类就不好找，只能用搜索的 [图片] 建议方案： 算法做一下二级分类比如：图形分类、物体检测等等 问题描述： AI市场上的算法能否做一些二级的分类：图形分类、物体检测 不做这个分类就不好找，只能用搜索的 [图片] 建议方案： 算法做一下二级分类比如：图形分类、物体检测等等
- 问题描述： AI市场上的数据集上的描述太少了，完全不知道这个数据集是做什么的。 深圳没有描述也可以发布到AI市场上。 [图片] [图片] 建议方案： 1-能否让发布到AI市场数据集要求多一些描述的维度呢？规范一下数据集的发布。 2-或者说这样的数据集合没有什么描述的内部分享给一个小群体，小圈子就可以的了呢？ 3-如果真的发布到AI市场的上的数据集如果没有什么人用到的话，是否可以把它沉下去的呢？就是让人比较难看到这种没有什么描述的不是那么优秀的数据集合吧。 问题描述： AI市场上的数据集上的描述太少了，完全不知道这个数据集是做什么的。 深圳没有描述也可以发布到AI市场上。 [图片] [图片] 建议方案： 1-能否让发布到AI市场数据集要求多一些描述的维度呢？规范一下数据集的发布。 2-或者说这样的数据集合没有什么描述的内部分享给一个小群体，小圈子就可以的了呢？ 3-如果真的发布到AI市场的上的数据集如果没有什么人用到的话，是否可以把它沉下去的呢？就是让人比较难看到这种没有什么描述的不是那么优秀的数据集合吧。
- 问题描述： modelarts上的数据集、模型等的分享只能进入到AI市场再选择分享那个数据集或者模型。不能直接从数据集、模型界面分享 [图片] [图片] [图片] [图片] 建议方案： 能否直接从数据集、模型等界面也增加一个按钮可以分享到AI市场的呢？这样的操作逻辑更加符合习惯一点点的吧？ 问题描述： modelarts上的数据集、模型等的分享只能进入到AI市场再选择分享那个数据集或者模型。不能直接从数据集、模型界面分享 [图片] [图片] [图片] [图片] 建议方案： 能否直接从数据集、模型等界面也增加一个按钮可以分享到AI市场的呢？这样的操作逻辑更加符合习惯一点点的吧？
- 问题描述： Modelarts上自动学习好像现在支持了5个场景了，但是首页上的宣传还是写4个场景，不太一致有点会让人迷惑的感觉 https://www.huaweicloud.com/product/modelarts.html [图片] [图片] 建议方案： 尽量介绍上跟实际情况也不断迭代更新的比较好。 问题描述： Modelarts上自动学习好像现在支持了5个场景了，但是首页上的宣传还是写4个场景，不太一致有点会让人迷惑的感觉 https://www.huaweicloud.com/product/modelarts.html [图片] [图片] 建议方案： 尽量介绍上跟实际情况也不断迭代更新的比较好。
- 问题描述： ModelArts也是面向数据科学家的普惠AI平台，建议加上去； [图片] 建议方案：建议加上去； 问题描述： ModelArts也是面向数据科学家的普惠AI平台，建议加上去； [图片] 建议方案：建议加上去；
- 问题描述： 如果想玩一下Mindspore框架还是目前只能自己本地安装的吗？还有有一些在线的版本给我们体验一下的呢？ 上的notebook还没有支持Mindspore吗? [图片] 建议方案： 以后Modelarts 能否也支持一下使用mindSpore的呢？ 或者其他途径让我们在线体验一下华为的框架的呢~mo 问题描述： 如果想玩一下Mindspore框架还是目前只能自己本地安装的吗？还有有一些在线的版本给我们体验一下的呢？ 上的notebook还没有支持Mindspore吗? [图片] 建议方案： 以后Modelarts 能否也支持一下使用mindSpore的呢？ 或者其他途径让我们在线体验一下华为的框架的呢~mo
- 问题描述： ModelArts AI市场有很多很好的算法，官方对算法也会做改进和更新，使得算法更好，但有时候我们订阅了一个算法，同步使用，创建训练作业，后期官方做了更新，但我们可能不去看的话，还是使用的旧版本，没有使用到最新的版本有些可惜（虽然在创建训练的时候，会看到新版本）。 建议方案： 建议官方对订阅该算法的用户，后期对该算法更新的时候，能够提醒用户算法已经更新，让用户第一时间知道，类似于GitHub的Watch功能。 问题描述： ModelArts AI市场有很多很好的算法，官方对算法也会做改进和更新，使得算法更好，但有时候我们订阅了一个算法，同步使用，创建训练作业，后期官方做了更新，但我们可能不去看的话，还是使用的旧版本，没有使用到最新的版本有些可惜（虽然在创建训练的时候，会看到新版本）。 建议方案： 建议官方对订阅该算法的用户，后期对该算法更新的时候，能够提醒用户算法已经更新，让用户第一时间知道，类似于GitHub的Watch功能。
- 问题描述： 在ModelArts中AI市场订阅的算法可以删除掉吗？只找到了取消订阅的选项，但还是会看到该算法，不会消失，有时觉得比较不太方便，订阅的算法那多了，想找自己想要的也比较麻烦。 [图片] 建议方案： 建议增加删除选项。 问题描述： 在ModelArts中AI市场订阅的算法可以删除掉吗？只找到了取消订阅的选项，但还是会看到该算法，不会消失，有时觉得比较不太方便，订阅的算法那多了，想找自己想要的也比较麻烦。 [图片] 建议方案： 建议增加删除选项。
- 问题描述： ModelArts有些不太稳定啊，在早上8点多的时候使用，这时候应该不是高峰期吧，但是显示如下错误，进入训练作业也会显示类似错误，稳定性有些差。 收到关于今天平台升级的消息，但消息显示的是0：00-6:00，现在已经8点多了，升级应该结束了吧。 [图片] 建议方案： 增强系统稳定性，能够流畅使用。 问题描述： ModelArts有些不太稳定啊，在早上8点多的时候使用，这时候应该不是高峰期吧，但是显示如下错误，进入训练作业也会显示类似错误，稳定性有些差。 收到关于今天平台升级的消息，但消息显示的是0：00-6:00，现在已经8点多了，升级应该结束了吧。 [图片] 建议方案： 增强系统稳定性，能够流畅使用。
- 问题描述： 现在AI市场上的数据集的订阅，经常会看到一个实验用的数据集有发布得有点乱，会调整不？ 这些数据集的发布以后会不会审核更加严格才能让数据集发布到AI市场的呢？ 还是继续让一个同质化的东西太多的选择的呢？ 以后会不会让一个同样的数据集，如果质量没有之前发布的好，就不让发布，这样子会不会更好的呢？ 名字也不规范 或者有什么其他的机制的呢？ [图片] [图片] [图片] 建议方案： 让一个同样的数据集，如果质量没有之前发布的好，就不让发布，就是让大家最后能够选择的同样的数据集比较好的就放在前面让我们选择。或者给数据集打分。 还有就是数据集命名也尽量规范一些吧 问题描述： 现在AI市场上的数据集的订阅，经常会看到一个实验用的数据集有发布得有点乱，会调整不？ 这些数据集的发布以后会不会审核更加严格才能让数据集发布到AI市场的呢？ 还是继续让一个同质化的东西太多的选择的呢？ 以后会不会让一个同样的数据集，如果质量没有之前发布的好，就不让发布，这样子会不会更好的呢？ 名字也不规范 或者有什么其他的机制的呢？ [图片] [图片] [图片] 建议方案： 让一个同样的数据集，如果质量没有之前发布的好，就不让发布，就是让大家最后能够选择的同样的数据集比较好的就放在前面让我们选择。或者给数据集打分。 还有就是数据集命名也尽量规范一些吧
- 问题描述： 如图所示，从ModelArts的AI市场订阅了模型，后期想删除掉，但显示无法删除，为什么吗？应该给我们删除模型的权利吧。 [图片] 建议方案： 在ModelArts增加删除订阅模型的功能，给使用者完全的权利。 问题描述： 如图所示，从ModelArts的AI市场订阅了模型，后期想删除掉，但显示无法删除，为什么吗？应该给我们删除模型的权利吧。 [图片] 建议方案： 在ModelArts增加删除订阅模型的功能，给使用者完全的权利。
- 问题描述： 在使用NoteBook进行训练（因为调试方便，且能够运行，所以暂未选择训练作业，而是直接在NoteBook的JupyterLab执行训练），选用付费的V100训练，发现训练时CPU利用率为100%，右上角的CPU满格，为红色。而GPU的显存维持在8—9GB，利用率在不断变化，且是0—100%的上下浮动，这应该是CPU性能不够，不足以供得上GPU的使用而导致的。 当然，这可以通过调整batch size解决（本算法batch size为12），但调整batch size会对算法性能造成影响，且一般是爆显存时，才会降低，但这个显存占用远低于V100的32GB，所以感觉没必要，而且也是浪费资源，而付费的目前是有V100，并无P100可用，所以也无法选择以前便宜的P100了。 综上所示，感觉是CPU性能不太行。 同时也对比了，其他AI平台的同V100配置下的CPU配置，一般为16核，还有64核等配置，而华为云目前基本为8核（好像有时候是16核，感觉是在碰运气才会有，不是确定的） 建议方案： 优化性能，提升CPU性能，或换用更强的CPU，充分发挥V100的算力。 问题描述： 在使用NoteBook进行训练（因为调试方便，且能够运行，所以暂未选择训练作业，而是直接在NoteBook的JupyterLab执行训练），选用付费的V100训练，发现训练时CPU利用率为100%，右上角的CPU满格，为红色。而GPU的显存维持在8—9GB，利用率在不断变化，且是0—100%的上下浮动，这应该是CPU性能不够，不足以供得上GPU的使用而导致的。 当然，这可以通过调整batch size解决（本算法batch size为12），但调整batch size会对算法性能造成影响，且一般是爆显存时，才会降低，但这个显存占用远低于V100的32GB，所以感觉没必要，而且也是浪费资源，而付费的目前是有V100，并无P100可用，所以也无法选择以前便宜的P100了。 综上所示，感觉是CPU性能不太行。 同时也对比了，其他AI平台的同V100配置下的CPU配置，一般为16核，还有64核等配置，而华为云目前基本为8核（好像有时候是16核，感觉是在碰运气才会有，不是确定的） 建议方案： 优化性能，提升CPU性能，或换用更强的CPU，充分发挥V100的算力。
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