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【用户体验】API使用起来太累了！！！！！ 预审不通过问题描述： 调用华为了API，真的太累了。累到我想换回阿里去。虽然阿里的有点小贵了。。。累在哪呢？ 首先是用户认证签权，有TOKEN好啊，生成一次TOKEN可以24小时不用再请求了，但是，，一个TOKEN几百上千字节。我去，这特么是想吓死我啊。没事，咱还有AK/SK。可是我用在WEB端，感觉好危险。。。 然后，OBS，，我好难，我想做WEB端直传，需要生成一个POLICY，没问题，我在服务端给你生成， 你要签名，没问题，我在服务端给你生成。但是 这签名为啥总是过不了呢？ 折腾好几天，我感觉我可以写一篇博文《华为云从入门到放弃》 建议方案：参考阿里云，腾讯云，七牛，百度。总结下来发现，华为云是对开发者最不友好的。 问题描述： 调用华为了API，真的太累了。累到我想换回阿里去。虽然阿里的有点小贵了。。。累在哪呢？ 首先是用户认证签权，有TOKEN好啊，生成一次TOKEN可以24小时不用再请求了，但是，，一个TOKEN几百上千字节。我去，这特么是想吓死我啊。没事，咱还有AK/SK。可是我用在WEB端，感觉好危险。。。 然后，OBS，，我好难，我想做WEB端直传，需要生成一个POLICY，没问题，我在服务端给你生成， 你要签名，没问题，我在服务端给你生成。但是 这签名为啥总是过不了呢？ 折腾好几天，我感觉我可以写一篇博文《华为云从入门到放弃》 建议方案：参考阿里云，腾讯云，七牛，百度。总结下来发现，华为云是对开发者最不友好的。
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【功能建议】90n 预审不通过问题描述： 90nm能否搞出SA 建议方案：如果能搞出就属于国网了 问题描述： 90nm能否搞出SA 建议方案：如果能搞出就属于国网了
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【功能建议】MDC是否开放给第三方合作伙伴？ 预审不通过问题描述： MDC自动驾驶平台是否开放给第三方合作伙伴？如何接洽联合开发事宜？和哪个部门对接联系？ 建议方案： 留一下华为MDC平台部门的联系方式。如E-mail或业务咨询电话。 问题描述： MDC自动驾驶平台是否开放给第三方合作伙伴？如何接洽联合开发事宜？和哪个部门对接联系？ 建议方案： 留一下华为MDC平台部门的联系方式。如E-mail或业务咨询电话。
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【功能建议】tensorflow-gpu-2.1 预审不通过问题描述： 没有tensorflow-gpu-2.1及以上版本的文件 建议方案： 添加tensorflow-gpu-2.1及以上版本的文件 问题描述： 没有tensorflow-gpu-2.1及以上版本的文件 建议方案： 添加tensorflow-gpu-2.1及以上版本的文件
- 问题描述： 创建时间极长，启动中持续了半小时还没有反馈。 建议方案： 减少用户等待时间 问题描述： 创建时间极长，启动中持续了半小时还没有反馈。 建议方案： 减少用户等待时间
- 问题描述： 新版本的TensorFlow和PyTorch已经出了有一段时间了，新版本加入了很多新的特性，比如TensorFlow2.0使用动态图，可以直接打印变量，很方便调试和开发。PyTorch就更流行了，相关的开源代码越来越多，感觉要超过TensorFlow了。GitHub等开源社区也有很多基于新版本的代码。很多云服务也提供了新版的环境，比如滴滴云提供了TensorFlow2.x的云端环境，而且是基于Jupyter Lab的，界面和用户体验都由于Jupyter NoteBook。 建议方案： 建议尽快开放TensorFlow2.0和PyTorch1.4等新环境，方便用户开发，提升用户体验。 问题描述： 新版本的TensorFlow和PyTorch已经出了有一段时间了，新版本加入了很多新的特性，比如TensorFlow2.0使用动态图，可以直接打印变量，很方便调试和开发。PyTorch就更流行了，相关的开源代码越来越多，感觉要超过TensorFlow了。GitHub等开源社区也有很多基于新版本的代码。很多云服务也提供了新版的环境，比如滴滴云提供了TensorFlow2.x的云端环境，而且是基于Jupyter Lab的，界面和用户体验都由于Jupyter NoteBook。 建议方案： 建议尽快开放TensorFlow2.0和PyTorch1.4等新环境，方便用户开发，提升用户体验。
- 问题描述： 有的时候，因为时间久远，最初的代码使用框架是基于比较低的版本的CUDA，而NoteBook中的GPU的CUDA版本只有一个，这样想自己安装环境的时候，因为CUDA版本不支持就无法使用，感觉不太方便。 建议方案： NoteBook应该是基于镜像的吧，应该可以用Nvidia-docker或者制作不同CUDA版本的环境，一些云端GPU服务商都提供多版本的CUDA环境，给用户更多选择，期待NoreBook也能提供更多选择。 问题描述： 有的时候，因为时间久远，最初的代码使用框架是基于比较低的版本的CUDA，而NoteBook中的GPU的CUDA版本只有一个，这样想自己安装环境的时候，因为CUDA版本不支持就无法使用，感觉不太方便。 建议方案： NoteBook应该是基于镜像的吧，应该可以用Nvidia-docker或者制作不同CUDA版本的环境，一些云端GPU服务商都提供多版本的CUDA环境，给用户更多选择，期待NoreBook也能提供更多选择。
- 问题描述： 华为云ModelArts的NoteBook开发环境中无法使用git, wget等命令，无法从GitHub，码云等下载代码。我记得以前应该是可以使用的，请问是现在有什么问题吗？还是我操作不对。无法使用root权限可以理解，但git， wget等常用命令无法使用给用户带来不便。 建议方案： 建议在NoteBook中开放git，wget等命令，使得在NoteBook中开发就像在自己的电脑上一样方便，区别仅仅是在云端使用了性能更加强劲的硬件设备。 问题描述： 华为云ModelArts的NoteBook开发环境中无法使用git, wget等命令，无法从GitHub，码云等下载代码。我记得以前应该是可以使用的，请问是现在有什么问题吗？还是我操作不对。无法使用root权限可以理解，但git， wget等常用命令无法使用给用户带来不便。 建议方案： 建议在NoteBook中开放git，wget等命令，使得在NoteBook中开发就像在自己的电脑上一样方便，区别仅仅是在云端使用了性能更加强劲的硬件设备。
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【功能建议】人脸国家属性与识别结果不符合 预审不通过问题描述： [图片] https://www.huaweicloud.com/product/hilens.html 图片里明明是两个外国人的人脸，下面的识别框里却给出中国人名字，有理由怀疑识别结果是后期填上去的？ 建议方案： 将示例图片改成中国人的人脸，或者将识别出来的名字填成外国人的名字。 问题描述： [图片] https://www.huaweicloud.com/product/hilens.html 图片里明明是两个外国人的人脸，下面的识别框里却给出中国人名字，有理由怀疑识别结果是后期填上去的？ 建议方案： 将示例图片改成中国人的人脸，或者将识别出来的名字填成外国人的名字。
- 问题描述： 在ModelArts中预置算法和AI市场中的算法中有一些支持在Ascend 310上推理的脚本，同时支持线上部署，这是非常好的体验，但实际中，用户可能更希望直接部署在提供在Atlas 200 DK，Atlas 200等设备上，或者HiLens等设备上，如果官方能在训练输出中提供相应的推理部署脚本就更好了。 考虑到Atlas 200 DK，Atlas 200等设备 和 HiLens可能不是一套系统，需要两套不同的推理脚本，工程师小哥哥的可能要做上双份工作，但毕竟是工程师小哥哥写的线上推理部署在Ascend 310的代码，应该稍加修改就行了，会比普通用户修改更加方便高效。 建议方案： 建议编写线上部署在Ascend 310上推理的工程师小哥哥或小姐姐，推出部署在Atlas 200 DK，Atlas 200等设备 或 HiLens等的线下部署代码，提供在模型训练的输出中，方便用户开发和部署，打通从云到端全场景部署的最后“一公里”，提高开发效率。 问题描述： 在ModelArts中预置算法和AI市场中的算法中有一些支持在Ascend 310上推理的脚本，同时支持线上部署，这是非常好的体验，但实际中，用户可能更希望直接部署在提供在Atlas 200 DK，Atlas 200等设备上，或者HiLens等设备上，如果官方能在训练输出中提供相应的推理部署脚本就更好了。 考虑到Atlas 200 DK，Atlas 200等设备 和 HiLens可能不是一套系统，需要两套不同的推理脚本，工程师小哥哥的可能要做上双份工作，但毕竟是工程师小哥哥写的线上推理部署在Ascend 310的代码，应该稍加修改就行了，会比普通用户修改更加方便高效。 建议方案： 建议编写线上部署在Ascend 310上推理的工程师小哥哥或小姐姐，推出部署在Atlas 200 DK，Atlas 200等设备 或 HiLens等的线下部署代码，提供在模型训练的输出中，方便用户开发和部署，打通从云到端全场景部署的最后“一公里”，提高开发效率。
- 问题描述： ModeArts预置算法和AI市场算法中训练可调参数都给了叙述，但叙述的可调参数不尽相同，给出的建议也相差较大，让用户不能一目了然地知道自己可以做什么参数的调节。比如学习率的设置，是否支持分阶段设置学习率，是否支持动态学习率，还是只能设置固定值，这些在算法介绍中只是给出了一种建议，并没有给出其他学习率方案是否支持，这样的话，需要用户自己去试，比较麻烦。 建议方案： 给出所有可调参数，并尽可能给出所有的建议参数，让用户自己自由选择。 建议在算法设计上提供给更多选择，比如学习率的设置，可以考虑支持动态学习率，分阶段学习率等，不止是固定值，给用户更多选择。 问题描述： ModeArts预置算法和AI市场算法中训练可调参数都给了叙述，但叙述的可调参数不尽相同，给出的建议也相差较大，让用户不能一目了然地知道自己可以做什么参数的调节。比如学习率的设置，是否支持分阶段设置学习率，是否支持动态学习率，还是只能设置固定值，这些在算法介绍中只是给出了一种建议，并没有给出其他学习率方案是否支持，这样的话，需要用户自己去试，比较麻烦。 建议方案： 给出所有可调参数，并尽可能给出所有的建议参数，让用户自己自由选择。 建议在算法设计上提供给更多选择，比如学习率的设置，可以考虑支持动态学习率，分阶段学习率等，不止是固定值，给用户更多选择。
- 问题描述： 最近在用ModelArts中AI市场yolo3_resnet18(Ascend 910训练版本)训练模型，但日志会报出很多[ERROR]，是什么文件找不到或者其他错误，从训练开始到结束都有，如图： [图片] [图片] 但是可以成功运行，如图： [图片] 虽然没什么大问题，但给用户感觉这个算法有问题或者是自己的数据集或操作出现问题，带来不必要的担忧和麻烦 建议方案： 建议优化日志，可以请开发工程师小哥哥或小姐姐看看为什么会报这些错误，并做修改，把影响运行的错误打印在日志，不影响运行的“[ERROR]”去掉，以免给用户徒增烦恼。 问题描述： 最近在用ModelArts中AI市场yolo3_resnet18(Ascend 910训练版本)训练模型，但日志会报出很多[ERROR]，是什么文件找不到或者其他错误，从训练开始到结束都有，如图： [图片] [图片] 但是可以成功运行，如图： [图片] 虽然没什么大问题，但给用户感觉这个算法有问题或者是自己的数据集或操作出现问题，带来不必要的担忧和麻烦 建议方案： 建议优化日志，可以请开发工程师小哥哥或小姐姐看看为什么会报这些错误，并做修改，把影响运行的错误打印在日志，不影响运行的“[ERROR]”去掉，以免给用户徒增烦恼。
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【用户体验】训练任务失败 预审不通过问题描述： {"s3://safe-hat/train/JPEGImages/part2_000481.jpg": {"question": ["type illegal"], "solution": ["convert to jpg"]}, "s3://safe-hat/train/JPEGImages/part2_000861.jpg": {"question": ["type illegal"], "solution": ["convert to jpg"]}, "s3://safe-hat/train/JPEGImages/000453.jpg": {"question": ["type illegal"], "solution": ["convert to jpg"]}, "s3://safe-hat/train/JPEGImages/part2_001783.jpg": {"question": ["type illegal"], "solution": ["convert to jpg"]}, "s3://safe-hat/train/JPEGImages/part2_001623.jpg": {"question": ["mode illegal"], "solution": ["convert to rgb"]}, "s3://safe-hat/train/JPEGImages/part2_001020.jpg": {"question": ["type illegal"], "solution": ["convert to jpg"]}, "s3://safe-hat/train/JPEGImages/part2_001104.jpg": {"question": ["type illegal"], "solution": ["convert to jpg"]}, "s3://safe-hat/train/JPEGImages/part2_001562.jpg": {"question": ["type illegal"], "solution": ["convert to jpg"]}, "s3://safe-hat/train/JPEGImages/part2_001872.jpg": 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- 问题描述： 当前常规训练框架是tensorflow1.x的，tensorflow2.0版本的代码无法运行 建议方案：预置tensorflow2.1的框架 问题描述： 当前常规训练框架是tensorflow1.x的，tensorflow2.0版本的代码无法运行 建议方案：预置tensorflow2.1的框架
- 问题描述： 在使用ModelArts中建立一个数据集，采用导入OBS目录的方式导入数据，让ModelArts自动对分类的图像文件增贴标注文件，当数据量大的时候，系统是按照每次200张的方式增加的，但是在没有完成数据全部标注的时候是允许直接发布的。操作过程中原有3761张图片，只显示了部分可以直接标注，这种情况下应该不允许发布的才是，但现在恰恰是允许发布的。 [图片] 建议方案： 1、希望能增加一个进度条，显示现在已经完成百分比的图片的标注 2、在没有完成所有图片的标注前不能作为新的数据版本进行发布。 问题描述： 在使用ModelArts中建立一个数据集，采用导入OBS目录的方式导入数据，让ModelArts自动对分类的图像文件增贴标注文件，当数据量大的时候，系统是按照每次200张的方式增加的，但是在没有完成数据全部标注的时候是允许直接发布的。操作过程中原有3761张图片，只显示了部分可以直接标注，这种情况下应该不允许发布的才是，但现在恰恰是允许发布的。 [图片] 建议方案： 1、希望能增加一个进度条，显示现在已经完成百分比的图片的标注 2、在没有完成所有图片的标注前不能作为新的数据版本进行发布。
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