- 问题描述： 我实验跑mindspore源码包根目录的README.md内的样例程序（2. Run the following command to verify the install.）时出现如下的提示 WARNING: Logging before InitGoogleLogging() is written to STDERR 为什么mindspore会有InitGoogleLogging这样的敏感字眼内容 建议方案：建议慎重追查类似这些敏感字眼的程序代码，检查是否存在侵权 问题描述： 我实验跑mindspore源码包根目录的README.md内的样例程序（2. Run the following command to verify the install.）时出现如下的提示 WARNING: Logging before InitGoogleLogging() is written to STDERR 为什么mindspore会有InitGoogleLogging这样的敏感字眼内容 建议方案：建议慎重追查类似这些敏感字眼的程序代码，检查是否存在侵权
- 问题描述： 在使用ModelArts的数据管理中的数据集功能时，在标注数据或确认标注、修改标注时，因长时间登陆掉线，导致页面刷新，这样好像再次进入，就是从头开始查看图片了，因为我的数据图片之间比较相像，所以不太好找到上次标注的位置，只能从头一个个再查看一遍，耗费时间。 建议方案： 建议在确认标注或修改标注或标注时，因各种原因，推出标注界面的话，再次进入标注界面时，自动将数据集定位到推出的位置，方便开发者继续标注。 问题描述： 在使用ModelArts的数据管理中的数据集功能时，在标注数据或确认标注、修改标注时，因长时间登陆掉线，导致页面刷新，这样好像再次进入，就是从头开始查看图片了，因为我的数据图片之间比较相像，所以不太好找到上次标注的位置，只能从头一个个再查看一遍，耗费时间。 建议方案： 建议在确认标注或修改标注或标注时，因各种原因，推出标注界面的话，再次进入标注界面时，自动将数据集定位到推出的位置，方便开发者继续标注。
- 问题描述： ModelArts的AI市场发布的算法、模型等不能进行删除或者下架操作，比如我在AI市场上架了一个模型，出于一些原因我想对其进行删除或者下架，但是现在没有这个功能，发布了的模型只能一直存在，https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/modelhub/list/ [图片] 建议方案： 增加删除或者下架功能 问题描述： ModelArts的AI市场发布的算法、模型等不能进行删除或者下架操作，比如我在AI市场上架了一个模型，出于一些原因我想对其进行删除或者下架，但是现在没有这个功能，发布了的模型只能一直存在，https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/modelhub/list/ [图片] 建议方案： 增加删除或者下架功能
- 问题描述： 在使用ModelArts的开发环境NoteBook，创建时，会让选择是挂载在云硬盘EVS还是对象存储OBS： 当选择是在EVS，会在5GB免费存储基础上收费，一般运行自己的算法，数据集较大，比如使用COCO数据集，本身约20GB，在运行中，提取特征，可能产生200GB的中间数据，总存储要300GB才比较稳妥，选用EVS意味着较大的存储花费。 选择OBS，花费是OBS自身的花费，但感觉OBS失去了选择它本身的意义，因为即使选择了OBS，在NoteBook中使用该OBS桶下的数据集仍然需要通过执行代码拷贝到OBS，而且程序执行过程中产生或修改的文件，需要自己同步。特别是如果数据集较大，程序运行导致存储空间不够的话，仍然是该NoteBook镜像本身空间不够，需要增加EVS，而与OBS无关，那选择OBS的意义是什么呢？为了能够直接用OBS中的一些体积较小的文件？OBS的定位是存储，而存储的应该是大文件，而不是这些小文件。 建议方案： 建议增加免费EVS额度，50GB的免费额度比较好，适用于很多算法训练了。 建议将OBS与NoteBook打通，真正将其作为NoteBook的“云硬盘EVS”，让它成为和开发者创建NoteBook时选择它的直观理解那样。谷歌的Colab就是类似的做法，使用比较方便，也挺好用的。 问题描述： 在使用ModelArts的开发环境NoteBook，创建时，会让选择是挂载在云硬盘EVS还是对象存储OBS： 当选择是在EVS，会在5GB免费存储基础上收费，一般运行自己的算法，数据集较大，比如使用COCO数据集，本身约20GB，在运行中，提取特征，可能产生200GB的中间数据，总存储要300GB才比较稳妥，选用EVS意味着较大的存储花费。 选择OBS，花费是OBS自身的花费，但感觉OBS失去了选择它本身的意义，因为即使选择了OBS，在NoteBook中使用该OBS桶下的数据集仍然需要通过执行代码拷贝到OBS，而且程序执行过程中产生或修改的文件，需要自己同步。特别是如果数据集较大，程序运行导致存储空间不够的话，仍然是该NoteBook镜像本身空间不够，需要增加EVS，而与OBS无关，那选择OBS的意义是什么呢？为了能够直接用OBS中的一些体积较小的文件？OBS的定位是存储，而存储的应该是大文件，而不是这些小文件。 建议方案： 建议增加免费EVS额度，50GB的免费额度比较好，适用于很多算法训练了。 建议将OBS与NoteBook打通，真正将其作为NoteBook的“云硬盘EVS”，让它成为和开发者创建NoteBook时选择它的直观理解那样。谷歌的Colab就是类似的做法，使用比较方便，也挺好用的。
- 问题描述： 在ModelArts中进行训练时，查看资源占用情况，发现各项指标均为0，这应该是不正常的，虽然这个资源占用情况只是一个参考，但还是希望能准确一些。 [图片] 建议方案： 提高ModelArts的训练作业的资源占用情况的准确性和稳定性，可以方便开发者查看资源使用情况。 问题描述： 在ModelArts中进行训练时，查看资源占用情况，发现各项指标均为0，这应该是不正常的，虽然这个资源占用情况只是一个参考，但还是希望能准确一些。 [图片] 建议方案： 提高ModelArts的训练作业的资源占用情况的准确性和稳定性，可以方便开发者查看资源使用情况。
- 问题描述： 在使用ModelArts训练完模型，进行在线部署时，选用的是CPU的免费体验规格部署的，会出现部署模型，测试同一张图片，有时候预测成功，有时候预测失败，感觉稳定性不太行。 预测失败界面 [图片] 预测成功界面： [图片] 建议方案： 增强ModelArts在线部署的稳定性，如果预测失败，希望能给出一些具体的日志（目前也有日志），并顺便尝试给出一些解决方案。 问题描述： 在使用ModelArts训练完模型，进行在线部署时，选用的是CPU的免费体验规格部署的，会出现部署模型，测试同一张图片，有时候预测成功，有时候预测失败，感觉稳定性不太行。 预测失败界面 [图片] 预测成功界面： [图片] 建议方案： 增强ModelArts在线部署的稳定性，如果预测失败，希望能给出一些具体的日志（目前也有日志），并顺便尝试给出一些解决方案。
- 问题描述： 在通过将近两天的上传之后，将COCO数据集（约20GB）上传到了OBS桶中，用于自己算法的训练，但是遇到了很多问题，正在解决。同时，也想在ModelArts中AI市场中的新发布的数据集发布一下，但不支持如此多的文件发布，具体如下图所示： [图片] 数据集总大小应该是没超过30GB的要求的，应该是文件数量超了，在OBS中，每个图片算作一个文件吧，如果是这样的话，数据集应该无法发布超过1W张图片的数据集？ 这是发布失败的截图： [图片] 这是在OBS桶中的数据集截图（是两个文件夹和一个json） [图片] 目前，我的理解是这样的，如果有什么问题或不对的地方，还请指正。 建议方案： 建议增加对文件数量上限，因为通常数据集都很大，12425个文件的限制可能会使很多常用数据集无法共享使用。 很期待尽快实现ModelArts数据集的发布，同时期待能支持更多数据格式，比如物体检测，目前要求是VOC格式，但VOC数据集较老了，现在很多数据集不再是这个格式了，很多像COCO这样的数据集，如果用预置算法训练，还需要自己转为VOC格式，比较麻烦。 问题描述： 在通过将近两天的上传之后，将COCO数据集（约20GB）上传到了OBS桶中，用于自己算法的训练，但是遇到了很多问题，正在解决。同时，也想在ModelArts中AI市场中的新发布的数据集发布一下，但不支持如此多的文件发布，具体如下图所示： [图片] 数据集总大小应该是没超过30GB的要求的，应该是文件数量超了，在OBS中，每个图片算作一个文件吧，如果是这样的话，数据集应该无法发布超过1W张图片的数据集？ 这是发布失败的截图： [图片] 这是在OBS桶中的数据集截图（是两个文件夹和一个json） [图片] 目前，我的理解是这样的，如果有什么问题或不对的地方，还请指正。 建议方案： 建议增加对文件数量上限，因为通常数据集都很大，12425个文件的限制可能会使很多常用数据集无法共享使用。 很期待尽快实现ModelArts数据集的发布，同时期待能支持更多数据格式，比如物体检测，目前要求是VOC格式，但VOC数据集较老了，现在很多数据集不再是这个格式了，很多像COCO这样的数据集，如果用预置算法训练，还需要自己转为VOC格式，比较麻烦。
- 问题描述： 在ModelArts中，创建NoteBook使用自己的算法进行训练，需要先将存储在OBS中数据集拷贝到NoteBook中，一方面是比较耗费时间，而且比较麻烦；另一方面是OBS与NoteBook的交互需要花费。其实，NoteBook也是在云端运行，能否考虑将数据集直接用云端资源运行，不需要中间拷贝到NoteBook这一步骤。 建议方案： 对于存储在OBS的数据集或ModelArts中AI市场的数据集功能中的数据集，直接可以在云端调用，不需要拷贝到NoteBook中使用，这样省时省力，简单高效，提高开发效率，而且也省去了拷贝数据带来的云端硬盘的消耗，有利于延长云端硬盘寿命。 问题描述： 在ModelArts中，创建NoteBook使用自己的算法进行训练，需要先将存储在OBS中数据集拷贝到NoteBook中，一方面是比较耗费时间，而且比较麻烦；另一方面是OBS与NoteBook的交互需要花费。其实，NoteBook也是在云端运行，能否考虑将数据集直接用云端资源运行，不需要中间拷贝到NoteBook这一步骤。 建议方案： 对于存储在OBS的数据集或ModelArts中AI市场的数据集功能中的数据集，直接可以在云端调用，不需要拷贝到NoteBook中使用，这样省时省力，简单高效，提高开发效率，而且也省去了拷贝数据带来的云端硬盘的消耗，有利于延长云端硬盘寿命。
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【功能建议】设计小屏幕产品 预审不通过华为，你能不能开发生产一些让屏幕小一点的手机啊，比如苹果的经典4.7，我很想支持国产，可是你们的屏幕越来越大越来越大，我期盼的小屏幕最终只能通过苹果来实现了，讲真的，我不喜欢苹果，但除了它我再也找不到理想的小屏幕了 华为，你能不能开发生产一些让屏幕小一点的手机啊，比如苹果的经典4.7，我很想支持国产，可是你们的屏幕越来越大越来越大，我期盼的小屏幕最终只能通过苹果来实现了，讲真的，我不喜欢苹果，但除了它我再也找不到理想的小屏幕了
- 问题描述： 数据集作为人工智能的三驾马车之一，是非常重要的，华为云ModelArts推出的数据集功能还是很棒的。但是目前数据集功能未能得到很好的发挥，数据集的开源共享的特性未能得到发挥。目前数据集只有官方发布的几个较为简单的数据集，常用的COCO数据集、部分ImageNet数据集以及一些常见的数据集等数据集未能出现，这些数据集较大，适合做训练，但自己上传比较耗费时间和Money，在OBS中存储和调用花费不少，不利于开发者使用。 昨天（2020年7月19日）使用OBS客户端上传了约19GB的数据集，以用于模型训练，上传了约一天，仍未能上传完成，速度降到了几百KB/s（应该不是我本地网速的问题），比较耗费时间。 建议方案： 希望官方能发布一些常用的较大的数据集，比如COCO数据集等，甚至一些AI市场官方发布的算法训练时得到预训练模型的数据集，这些都有助于开发者更好的在ModelArts上开发实现自己的算法。比如百度的AI Studio就有类似的数据集分享，由官方和第三方开发者共同维护，官方和第三方开发者都发布了不少较好的常用数据集，并可以直接在AI Studio中的NoteBook中直接调用，就像在本地用Jupyter NoteBook一样。 我想官方在训练发布到AI市场的算法时，会用到不少数据集，这些数据集应该也是存储在OBS桶中，而且应该其中有一些是公开数据集，如果能够分享出来，通过AI市场的数据集分享给更多开发者，相信一定有助于开发者使用ModelArts，建设良好生态。 这也会减少开发者上传数据集的时间，降低他们的存储成本，利于开发。 问题描述： 数据集作为人工智能的三驾马车之一，是非常重要的，华为云ModelArts推出的数据集功能还是很棒的。但是目前数据集功能未能得到很好的发挥，数据集的开源共享的特性未能得到发挥。目前数据集只有官方发布的几个较为简单的数据集，常用的COCO数据集、部分ImageNet数据集以及一些常见的数据集等数据集未能出现，这些数据集较大，适合做训练，但自己上传比较耗费时间和Money，在OBS中存储和调用花费不少，不利于开发者使用。 昨天（2020年7月19日）使用OBS客户端上传了约19GB的数据集，以用于模型训练，上传了约一天，仍未能上传完成，速度降到了几百KB/s（应该不是我本地网速的问题），比较耗费时间。 建议方案： 希望官方能发布一些常用的较大的数据集，比如COCO数据集等，甚至一些AI市场官方发布的算法训练时得到预训练模型的数据集，这些都有助于开发者更好的在ModelArts上开发实现自己的算法。比如百度的AI Studio就有类似的数据集分享，由官方和第三方开发者共同维护，官方和第三方开发者都发布了不少较好的常用数据集，并可以直接在AI Studio中的NoteBook中直接调用，就像在本地用Jupyter NoteBook一样。 我想官方在训练发布到AI市场的算法时，会用到不少数据集，这些数据集应该也是存储在OBS桶中，而且应该其中有一些是公开数据集，如果能够分享出来，通过AI市场的数据集分享给更多开发者，相信一定有助于开发者使用ModelArts，建设良好生态。 这也会减少开发者上传数据集的时间，降低他们的存储成本，利于开发。
- 问题描述： 1.现在在AI市场发布算法或者模型直接填写一个简单的标题就能发布，而对于一些较为复杂的算法或者模型，订阅用户订阅之后可能无法很快适应思路或者摸清脉络,让人摸不着头脑，如果有一个简单的Demo或者参数说明示例会好很多 2.商品标题命名规则不强，如果很多个人都以同一个名字来命名，则会很难分辨 [图片] [图片] 建议方案： 建议在用户发布模型或者算法时，强制用户提交Demo或者配置参数，并以此作为算法是否通过审核的一个重要标准，这样可以提前预览模型或者算法的效果以及用法 可以通过强制添加简短描述来进行区分，相信不会有太多标题相同，描述也相同的算法或者模型 问题描述： 1.现在在AI市场发布算法或者模型直接填写一个简单的标题就能发布，而对于一些较为复杂的算法或者模型，订阅用户订阅之后可能无法很快适应思路或者摸清脉络,让人摸不着头脑，如果有一个简单的Demo或者参数说明示例会好很多 2.商品标题命名规则不强，如果很多个人都以同一个名字来命名，则会很难分辨 [图片] [图片] 建议方案： 建议在用户发布模型或者算法时，强制用户提交Demo或者配置参数，并以此作为算法是否通过审核的一个重要标准，这样可以提前预览模型或者算法的效果以及用法 可以通过强制添加简短描述来进行区分，相信不会有太多标题相同，描述也相同的算法或者模型
- 问题描述： 这个问题的发现是在ModelArts的训练中，出现报错： [图片] 说日志路径只能是大小写字母、数字、点、斜杠、下划线、中划线。 但是OBS的客户端工具obs-browser-plus却可以建立 前面带空格，后面带空格和中间带空格的目录名。 导致ModelArts在训练作业中解析出问题。 具体的现象如下： [图片] [图片] 建一个带后面很多空格的目录名： [图片] 请注意那个竖线就是鼠标提示的位置。其实它在闪。。。 [图片] 也建成了。 [图片] 值得注意的是：不管是前空格还是后空格，我们提示给用户的那个绿色框的，好像看不出有几个空格。。但是是带空格的。很细微的空格，我打了好多空格但是只显示了貌似一个，也不知道OBS是不是把我的好多空格压缩成了一个空格还是保留了好多空格。 [图片] [图片] 另外，建一个中间带好多空格的目录名： [图片] 也成功了： [图片] 当然此时，绿色的结果显示中也看不出有那么多空格 [图片] 建议方案： 1.OBS应该禁止目录名前面带空格或者后面带空格。一个也不行。前面带空格从OBS Browser+还能看出来，后面带空格则完全看不出来。 2.中间带空格从业务理解上来说应该是可以的。但是很多真实的处理中，也能会认为这是一个错误。这也会导致误解。原则上可以考虑在OBS建目录的时候给出更有意义的提示，比如：您建的目录中间有很多空格，这可能会影响您的业务处理，请确认真要这么建吗？这样的提示会对用户非常友好。 问题描述： 这个问题的发现是在ModelArts的训练中，出现报错： [图片] 说日志路径只能是大小写字母、数字、点、斜杠、下划线、中划线。 但是OBS的客户端工具obs-browser-plus却可以建立 前面带空格，后面带空格和中间带空格的目录名。 导致ModelArts在训练作业中解析出问题。 具体的现象如下： [图片] [图片] 建一个带后面很多空格的目录名： [图片] 请注意那个竖线就是鼠标提示的位置。其实它在闪。。。 [图片] 也建成了。 [图片] 值得注意的是：不管是前空格还是后空格，我们提示给用户的那个绿色框的，好像看不出有几个空格。。但是是带空格的。很细微的空格，我打了好多空格但是只显示了貌似一个，也不知道OBS是不是把我的好多空格压缩成了一个空格还是保留了好多空格。 [图片] [图片] 另外，建一个中间带好多空格的目录名： [图片] 也成功了： [图片] 当然此时，绿色的结果显示中也看不出有那么多空格 [图片] 建议方案： 1.OBS应该禁止目录名前面带空格或者后面带空格。一个也不行。前面带空格从OBS Browser+还能看出来，后面带空格则完全看不出来。 2.中间带空格从业务理解上来说应该是可以的。但是很多真实的处理中，也能会认为这是一个错误。这也会导致误解。原则上可以考虑在OBS建目录的时候给出更有意义的提示，比如：您建的目录中间有很多空格，这可能会影响您的业务处理，请确认真要这么建吗？这样的提示会对用户非常友好。
- 问题描述： ModelArts在使用的过程中，如果余额用完，会自动取消任务，但仍会造成一定欠费。比如在使用ModelArts的训练作业中的预置算法，用自己的数据集训练时，当代金券或优惠券用光时，会自动停止，取消正在进行的任务。但仍会有一定欠费，可能是由于统计数据延迟。 建议方案： 对于消费数据进行实时统计，如果因为余额不足或代金券不足导致任务被迫取消，能否考虑取消的及时一些，不会造成额外的欠费，即不会造成已消费约和代金券之外的欠费。 问题描述： ModelArts在使用的过程中，如果余额用完，会自动取消任务，但仍会造成一定欠费。比如在使用ModelArts的训练作业中的预置算法，用自己的数据集训练时，当代金券或优惠券用光时，会自动停止，取消正在进行的任务。但仍会有一定欠费，可能是由于统计数据延迟。 建议方案： 对于消费数据进行实时统计，如果因为余额不足或代金券不足导致任务被迫取消，能否考虑取消的及时一些，不会造成额外的欠费，即不会造成已消费约和代金券之外的欠费。
- 问题描述： 在进行数据标注的时候每次都要下拉选择标签，感觉有些麻烦，每一次框选都要下拉选择，相比直接选择然后确定，多了下拉这一动作，标注量大的时候会增加工作量。 [图片] 建议方案： 第一种方案：标签平铺。建议可以改为标签在右侧空白区域平铺，如上图，可以在此基础上增加标签搜索功能（一般都没有太多标签，感觉搜索功能也用不到），上图只是简化，实际使用中还需要有标签添加功能。 第二种方案：增加默认值。在实际应用中，标注过程中可能连续好多张图片都是同一个物体，可能几千张图片中只有十几个种类，反正都是需要下拉选择，为什么不在每次标注时都根据上一次的选择默认选中一个标签，这样会减少一些工作量吧 问题描述： 在进行数据标注的时候每次都要下拉选择标签，感觉有些麻烦，每一次框选都要下拉选择，相比直接选择然后确定，多了下拉这一动作，标注量大的时候会增加工作量。 [图片] 建议方案： 第一种方案：标签平铺。建议可以改为标签在右侧空白区域平铺，如上图，可以在此基础上增加标签搜索功能（一般都没有太多标签，感觉搜索功能也用不到），上图只是简化，实际使用中还需要有标签添加功能。 第二种方案：增加默认值。在实际应用中，标注过程中可能连续好多张图片都是同一个物体，可能几千张图片中只有十几个种类，反正都是需要下拉选择，为什么不在每次标注时都根据上一次的选择默认选中一个标签，这样会减少一些工作量吧
- 问题描述： 在标注的时候，每当打开一张新的图片，这张图片预览的位置都会超出我的屏幕（可能是屏幕有点小），导致我每次都得对图片进行缩小，尤其是目标物体被覆盖的情况下，这个缺点更是明显，直接框选根本选不到图片下部，只能通过缩放图片或者上下移动图片之后在进行标注来解决这个问题，如下图。这里还只是少量的图片，如果是图片标注量非常大的情况下，增加这一步无疑会增加巨大工作量（当前屏幕没有进行任何缩放，当然我可以通过屏幕缩放来解决这个问题，但是这样的话，整个工作台的布局将会发生错乱，所以如果可以的话，还是希望能从根源上优化这个问题）。 [图片] 建议方案： 优化标注时图片自适应显示范围 问题描述： 在标注的时候，每当打开一张新的图片，这张图片预览的位置都会超出我的屏幕（可能是屏幕有点小），导致我每次都得对图片进行缩小，尤其是目标物体被覆盖的情况下，这个缺点更是明显，直接框选根本选不到图片下部，只能通过缩放图片或者上下移动图片之后在进行标注来解决这个问题，如下图。这里还只是少量的图片，如果是图片标注量非常大的情况下，增加这一步无疑会增加巨大工作量（当前屏幕没有进行任何缩放，当然我可以通过屏幕缩放来解决这个问题，但是这样的话，整个工作台的布局将会发生错乱，所以如果可以的话，还是希望能从根源上优化这个问题）。 [图片] 建议方案： 优化标注时图片自适应显示范围
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