- 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。
- 问题描述： ModelArts的AI市场数据集功能上传自己存储在OBS桶中的数据集，因为图片数量超过最多12000多的限制，所以数据集存放的是压缩包，一个是200多M，一个是10G，总体积没有超过限制的30GB，但是上传失败，如图所示，试了两次，都不行。 [图片] 建议方案： 建议优化数据集功能，上传稳定些； 这是由云端的OBS上传，应该稳定才对。 问题描述： ModelArts的AI市场数据集功能上传自己存储在OBS桶中的数据集，因为图片数量超过最多12000多的限制，所以数据集存放的是压缩包，一个是200多M，一个是10G，总体积没有超过限制的30GB，但是上传失败，如图所示，试了两次，都不行。 [图片] 建议方案： 建议优化数据集功能，上传稳定些； 这是由云端的OBS上传，应该稳定才对。
- 问题描述： ModelArts的模型转换感觉不太好，日志信息较少，一旦出现问题不好定位，比如在转换为.om模型时，出现如图所示问题： [图片] 比较不好定位，建议增加支持算子的清单和算子规格边界的文档链接供使用者查询。 建议方案： 优化转化日志，方便定位信息； 建议在转化界面附上算子清单和规格边界链接，方便开发者查看使用。 问题描述： ModelArts的模型转换感觉不太好，日志信息较少，一旦出现问题不好定位，比如在转换为.om模型时，出现如图所示问题： [图片] 比较不好定位，建议增加支持算子的清单和算子规格边界的文档链接供使用者查询。 建议方案： 优化转化日志，方便定位信息； 建议在转化界面附上算子清单和规格边界链接，方便开发者查看使用。
- 问题描述： 在使用ModelArts AI市场的数据集功能时，想下载数据集使用，选择的是ModelArts数据集，如图所示： [图片] 此时，会在ModelArts的数据集界面创建同名的数据集，但是这个并不是能用的数据集，因为即使下载的数据集有标注，在这里也无法显示，图片和标注是分开的，无法可视化显示标注，放在这里一点用都没有。感觉了从OBS读取数据创建的数据集不一样，而且也无法发布使用，失去了ModelArts数据集的意义。 [图片] 建议方案： 建议优化AI市场数据集功能中的ModelArts数据集模式，希望通过此模式发布的数据集和在ModelArts自己创建的数据集是一样的结果，可以发布使用； ModelArts数据集模式和实际用户自己在ModelArts创建的数据集相比，不一样，以这个为名字会误导用户，建议修改。 问题描述： 在使用ModelArts AI市场的数据集功能时，想下载数据集使用，选择的是ModelArts数据集，如图所示： [图片] 此时，会在ModelArts的数据集界面创建同名的数据集，但是这个并不是能用的数据集，因为即使下载的数据集有标注，在这里也无法显示，图片和标注是分开的，无法可视化显示标注，放在这里一点用都没有。感觉了从OBS读取数据创建的数据集不一样，而且也无法发布使用，失去了ModelArts数据集的意义。 [图片] 建议方案： 建议优化AI市场数据集功能中的ModelArts数据集模式，希望通过此模式发布的数据集和在ModelArts自己创建的数据集是一样的结果，可以发布使用； ModelArts数据集模式和实际用户自己在ModelArts创建的数据集相比，不一样，以这个为名字会误导用户，建议修改。
- 问题描述： 实验的内容过于程式化，指导文件可以一直到结束，不利于思考 建议方案： 实验有问题了，增加指导文件出现时间，比如需要60秒才出。避免一路到底 问题描述： 实验的内容过于程式化，指导文件可以一直到结束，不利于思考 建议方案： 实验有问题了，增加指导文件出现时间，比如需要60秒才出。避免一路到底
- 问题描述： 在ModelArts的AI市场的数据集栏目发布自己的数据集的时候，发现如果发布数据集失败（失败的原因可能多种），在发布后并没有提示，不知道自己的数据集是否发布成功，我是在想使用自己发布的数据集（也是想验证一下看看在这里订阅后，如何使用），发现并没有找到自己的数据集。 [图片] 最终是在上图所示右上角“个人中心”的“数据集”的“我的发布”中才发现失败的，这样就有点不太友好了，最好发布失败，能及时弹出消息提示，而不是让用户自己去找。 [图片] 建议方案： 在发布数据集，发布失败时，及时弹出消息提示。 问题描述： 在ModelArts的AI市场的数据集栏目发布自己的数据集的时候，发现如果发布数据集失败（失败的原因可能多种），在发布后并没有提示，不知道自己的数据集是否发布成功，我是在想使用自己发布的数据集（也是想验证一下看看在这里订阅后，如何使用），发现并没有找到自己的数据集。 [图片] 最终是在上图所示右上角“个人中心”的“数据集”的“我的发布”中才发现失败的，这样就有点不太友好了，最好发布失败，能及时弹出消息提示，而不是让用户自己去找。 [图片] 建议方案： 在发布数据集，发布失败时，及时弹出消息提示。
- 问题描述： ModelArts的AI市场的数据集目前左侧菜单栏只有按照作者的划分，如下图所示，这样不利于开发者选择使用，建议增加按照类别分类，比如按照数据集应用方向，划分为计算机视觉、NLP等类别。进一步可以划分为用于目标检测、图像分割等方向。 [图片] 建议方案： 建议增加按照类别分类，比如按照数据集应用方向，划分为计算机视觉、NLP等类别。进一步可以划分为用于目标检测、图像分割等方向。 问题描述： ModelArts的AI市场的数据集目前左侧菜单栏只有按照作者的划分，如下图所示，这样不利于开发者选择使用，建议增加按照类别分类，比如按照数据集应用方向，划分为计算机视觉、NLP等类别。进一步可以划分为用于目标检测、图像分割等方向。 [图片] 建议方案： 建议增加按照类别分类，比如按照数据集应用方向，划分为计算机视觉、NLP等类别。进一步可以划分为用于目标检测、图像分割等方向。
- 问题描述： 算法链接：https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/modelhub/detail/?id=2d52a07e-ccbd-420f-8999-2ea7b4bdd691 如图所示，上面显示支持Ascend 310推理，但算法下面显示是支持CPU和GPU推理的，但这个说明却没有显示，用户不点开就不知道该算法还能使用CPU或GPU推理，可能就错过了这个算法，所以建议补充说明。 [图片] [图片] 建议方案： 在算法说明界面，如上图所示红框位置，加入“支持CPU、GPU推理” 问题描述： 算法链接：https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/modelhub/detail/?id=2d52a07e-ccbd-420f-8999-2ea7b4bdd691 如图所示，上面显示支持Ascend 310推理，但算法下面显示是支持CPU和GPU推理的，但这个说明却没有显示，用户不点开就不知道该算法还能使用CPU或GPU推理，可能就错过了这个算法，所以建议补充说明。 [图片] [图片] 建议方案： 在算法说明界面，如上图所示红框位置，加入“支持CPU、GPU推理”
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