- 问题描述： 在使用ModelArts AI市场官方提供的YOLOv3_Resnet18算法（Ascend 910训练版本，链接为：https://console.huaweicloud.com/modelarts/?region=cn-north-4#/aiMarket/aiMarketModelDetail/overview?modelId=7087008a-7eec-4977-8b66-3a7703e9fd22&type=algo）在ModelArts创建数据集（记得发布数据集时按9:1划分数据集）上训练自己的模型时，发现总是自己停止，没有生成想要的.pb模型，显示运行失败，如图所示： [图片] 之后提交工单，咨询工程师后，按照建议加了一个参数do_eval_along_train = False后训练能够进行，暂未出现异常。而这个参数并未在该算法介绍界面出现，但是在文档中其他算法中出现过，链接为https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_23_0262.html，而训练能进行说明我使用的算法应该也是支持这个参数的，但是没有在算法界面表示出来。可能还有更多再训练时可修改的参数，没有标记出来，如果能标记出来的话，用户选择会更多，利于模型训练。 建议方案： 建议增加对算法的介绍，在算法介绍界面或执行训练时的参数设置修改界面（如图所示），给出更多可选择的参数，方便用户使用和调参。同时，最好将用户可修改的参数和不可修改的参数用不同颜色表示，这样更清楚（我在使用中，发现有些参数不支持修改，但是和支持修改的参数看不出区别，只有用鼠标点击修改时，没有光标显示，才知道无法修改。） [图片] 问题描述： 在使用ModelArts AI市场官方提供的YOLOv3_Resnet18算法（Ascend 910训练版本，链接为：https://console.huaweicloud.com/modelarts/?region=cn-north-4#/aiMarket/aiMarketModelDetail/overview?modelId=7087008a-7eec-4977-8b66-3a7703e9fd22&type=algo）在ModelArts创建数据集（记得发布数据集时按9:1划分数据集）上训练自己的模型时，发现总是自己停止，没有生成想要的.pb模型，显示运行失败，如图所示： [图片] 之后提交工单，咨询工程师后，按照建议加了一个参数do_eval_along_train = False后训练能够进行，暂未出现异常。而这个参数并未在该算法介绍界面出现，但是在文档中其他算法中出现过，链接为https://support.huaweicloud.com/engineers-modelarts/modelarts_23_0262.html，而训练能进行说明我使用的算法应该也是支持这个参数的，但是没有在算法界面表示出来。可能还有更多再训练时可修改的参数，没有标记出来，如果能标记出来的话，用户选择会更多，利于模型训练。 建议方案： 建议增加对算法的介绍，在算法介绍界面或执行训练时的参数设置修改界面（如图所示），给出更多可选择的参数，方便用户使用和调参。同时，最好将用户可修改的参数和不可修改的参数用不同颜色表示，这样更清楚（我在使用中，发现有些参数不支持修改，但是和支持修改的参数看不出区别，只有用鼠标点击修改时，没有光标显示，才知道无法修改。） [图片]
- 问题描述： 如下图 [图片] 建议方案： 问题描述： 如下图 [图片] 建议方案：
- 问题描述： 论坛中有些活动或者帖子需要回帖参与，甚至可能多次回帖盖楼，但是当回帖众多时，想找到自己的回帖很困难，只能一个个翻找，很不方便。比如在近期EI企业智能论坛中的AI实战营打卡，有时候希望能查看自己的打卡，以便检查该打卡是否有效，是否获得积分，这时候需要自己一个个去翻找，很麻烦。 当然，也可以再发一个回帖，之后选择只显示自己的楼层，但这回造成额外的负担，给审核打卡成绩的小助手带来麻烦，也破坏了不要发水帖的规则。 建议方案： 希望能够在自己发回帖的地方或论坛设计工程师认为方便的地方增加一键查看自己回帖的选项。 问题描述： 论坛中有些活动或者帖子需要回帖参与，甚至可能多次回帖盖楼，但是当回帖众多时，想找到自己的回帖很困难，只能一个个翻找，很不方便。比如在近期EI企业智能论坛中的AI实战营打卡，有时候希望能查看自己的打卡，以便检查该打卡是否有效，是否获得积分，这时候需要自己一个个去翻找，很麻烦。 当然，也可以再发一个回帖，之后选择只显示自己的楼层，但这回造成额外的负担，给审核打卡成绩的小助手带来麻烦，也破坏了不要发水帖的规则。 建议方案： 希望能够在自己发回帖的地方或论坛设计工程师认为方便的地方增加一键查看自己回帖的选项。
- 问题描述： 在使用ModelArts中的AI市场中的模型时，发现同步后，只能选择部署中的三个选项，该三选项也能满足一些需求，虽然灵活性不是很大。如果我希望查看模型的结构或者进一步部署到边缘计算设备上，比如Atlas 200 DK之类的，需要下载模型，做模型转换，再部署。但并未提供下载模型的选项，限制了进一步开发应用的可能。 [图片] 建议方案： 建议进一步开放ModelArts中AI市场的模型的权限，允许用户下载。一方面，现有模型的使用需要先同步，不知道是否占用自己的OBS桶空间，但应该是模型的拷贝，可以提供下载；另一方面，既然第三方开发者愿意分享自己的模型，想必是乐意开源的，提供模型下载并不违背开发者意愿。同时，模型下载利于后续自行部署开发。 问题描述： 在使用ModelArts中的AI市场中的模型时，发现同步后，只能选择部署中的三个选项，该三选项也能满足一些需求，虽然灵活性不是很大。如果我希望查看模型的结构或者进一步部署到边缘计算设备上，比如Atlas 200 DK之类的，需要下载模型，做模型转换，再部署。但并未提供下载模型的选项，限制了进一步开发应用的可能。 [图片] 建议方案： 建议进一步开放ModelArts中AI市场的模型的权限，允许用户下载。一方面，现有模型的使用需要先同步，不知道是否占用自己的OBS桶空间，但应该是模型的拷贝，可以提供下载；另一方面，既然第三方开发者愿意分享自己的模型，想必是乐意开源的，提供模型下载并不违背开发者意愿。同时，模型下载利于后续自行部署开发。
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【功能建议】页面功能设计 未采纳问题描述：对于已创建联盟的，仍显示创建联盟，可否显示我的联盟是不是更好，也会方便进入联盟？ [图片] 建议方案：对于已创建联盟的，可否显示我的联盟是不是更好，也会方便盟主进入联盟？ 问题描述：对于已创建联盟的，仍显示创建联盟，可否显示我的联盟是不是更好，也会方便进入联盟？ [图片] 建议方案：对于已创建联盟的，可否显示我的联盟是不是更好，也会方便盟主进入联盟？
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【功能建议】平台考试 预审不通过问题描述：在华为云Lite OS开发者活动初赛考试的时候：1.多选题目在点击选中过程中，反应慢，没有单选点击选中反应快；（浪费了答题时间 ）2.到点自动提交功能，到点提交 不是按照目前已做的试卷交卷，而是交的白卷，自动交卷的意义何在？这严格来说叫自动交卷功能吗？还不如叫做考试超时成绩无效功能呢。 建议方案：建议在考试的时候，避免系统问题，而影响答题。自动交卷功能应包含：保存目前答题提交。 问题描述：在华为云Lite OS开发者活动初赛考试的时候：1.多选题目在点击选中过程中，反应慢，没有单选点击选中反应快；（浪费了答题时间 ）2.到点自动提交功能，到点提交 不是按照目前已做的试卷交卷，而是交的白卷，自动交卷的意义何在？这严格来说叫自动交卷功能吗？还不如叫做考试超时成绩无效功能呢。 建议方案：建议在考试的时候，避免系统问题，而影响答题。自动交卷功能应包含：保存目前答题提交。
- 问题描述： 后台服务器那里能优化一下吧一个是考试时候的卡顿问题，考的时候真的很卡，选项有时候都没法选，我刷新过起码3，4次，每次要超过30s才有反应，确实这个很耽误时间和整个做题的节奏的(卡顿应该是服务器的问题)，还有就是提交问题，最好设置自动提交吧，就算实体考试，其实我也从没见过真有人不提交试卷的， 建议方案： 希望能改的话还是优化一下，实在不行下次活动有考试的时候一定要说明这点，不然其实大家心里没数也会有我这样的问题希望能通过我的教训你们能做的更完善，也希望我的建议真正能向上反应一下能改进系统(软件或硬件)或者你们通知消息的形式吧 问题描述： 后台服务器那里能优化一下吧一个是考试时候的卡顿问题，考的时候真的很卡，选项有时候都没法选，我刷新过起码3，4次，每次要超过30s才有反应，确实这个很耽误时间和整个做题的节奏的(卡顿应该是服务器的问题)，还有就是提交问题，最好设置自动提交吧，就算实体考试，其实我也从没见过真有人不提交试卷的， 建议方案： 希望能改的话还是优化一下，实在不行下次活动有考试的时候一定要说明这点，不然其实大家心里没数也会有我这样的问题希望能通过我的教训你们能做的更完善，也希望我的建议真正能向上反应一下能改进系统(软件或硬件)或者你们通知消息的形式吧
- 问题描述：在学习 HCIA-华为认证IoT工程师课程 时，物联网开发平台已更新，配套视频教程未同步更新。 [图片] [图片] 建议方案：平台更新时，配套教程，也同步更新。 问题描述：在学习 HCIA-华为认证IoT工程师课程 时，物联网开发平台已更新，配套视频教程未同步更新。 [图片] [图片] 建议方案：平台更新时，配套教程，也同步更新。
- 问题描述：新版的IoT开发者的入口藏得太深，建议在华为云主页上--产品--IoT物联网--物联网云服务下面设置接口。（旧版之前在这边有进入的接口）[图片] 建议方案：在本版更新时，最好不要更改该功能的进入接口路径。 问题描述：新版的IoT开发者的入口藏得太深，建议在华为云主页上--产品--IoT物联网--物联网云服务下面设置接口。（旧版之前在这边有进入的接口）[图片] 建议方案：在本版更新时，最好不要更改该功能的进入接口路径。
- 问题描述： 我在使用ModelArts使用预置算法进行模型训练时： 使用ModelArts的数据集管理，创建了数据集并发布了，设置了8:2的训练集和验证集划分； 使用预置算法YOLO3_Resnet18，训练报错，咨询后发现是该算法要求标注文件.xml中的坐标框坐标需要为整数，不能是浮点数（现在好像可以是浮点数了，不过我不确定），但这一点并没有在文档中数据集部分有说明，而且训练报错比较奇怪，是一个浮点数，每次训练报错的浮点数不一样； 这就比较麻烦，会造成额外的负担和时间开销，不利于快速开发，也与ModelArts的定位不符。 建议方案： 在文档中加入更为详细的数据集说明，比如说明.xml标注文件的坐标的数据类型要求； 能否加入ModelArts中数据集在用于使用预置算法或AI市场订阅的算法在训练前的预检工作，做到只要是用ModelArts的数据管理功能创建的数据集，一定能够用于官方发布的预置算法或AI市场算法的训练，增加产品的稳定性和兼容性，打通自家产品数据集管理和迅雷链作业的连接，方便开发。 问题描述： 我在使用ModelArts使用预置算法进行模型训练时： 使用ModelArts的数据集管理，创建了数据集并发布了，设置了8:2的训练集和验证集划分； 使用预置算法YOLO3_Resnet18，训练报错，咨询后发现是该算法要求标注文件.xml中的坐标框坐标需要为整数，不能是浮点数（现在好像可以是浮点数了，不过我不确定），但这一点并没有在文档中数据集部分有说明，而且训练报错比较奇怪，是一个浮点数，每次训练报错的浮点数不一样； 这就比较麻烦，会造成额外的负担和时间开销，不利于快速开发，也与ModelArts的定位不符。 建议方案： 在文档中加入更为详细的数据集说明，比如说明.xml标注文件的坐标的数据类型要求； 能否加入ModelArts中数据集在用于使用预置算法或AI市场订阅的算法在训练前的预检工作，做到只要是用ModelArts的数据管理功能创建的数据集，一定能够用于官方发布的预置算法或AI市场算法的训练，增加产品的稳定性和兼容性，打通自家产品数据集管理和迅雷链作业的连接，方便开发。
- 问题描述： 今天访问，https://github.com/LiteOS/LiteOS.github.io 发现github.io的用法有些不规范。应在GitHub.io上添加网站描述和链接地址 [图片] 建议方案： 应在GitHub.io上添加网站描述和链接地址，用来实现跳转功能，已经提了issue [图片] 问题描述： 今天访问，https://github.com/LiteOS/LiteOS.github.io 发现github.io的用法有些不规范。应在GitHub.io上添加网站描述和链接地址 [图片] 建议方案： 应在GitHub.io上添加网站描述和链接地址，用来实现跳转功能，已经提了issue [图片]
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【用户体验】华为物联网平台 未采纳问题描述： 请问我以下截图的前面一张图片和后面两种图片显示的物联网平台有什么详细的区分说明、或者用途不同的区分吗，有时特别的容易混乱。 这两个平台的设备对接信息是不一样的。 虽然后面的两张图片看到的是旧版和新版的区别，但是这个平台的对接信息里只有域名没有ip地址，在设备侧开发的时候，尤其在看一些案例代码的时候，不知道对应的是哪个平台。 第一，希望能够统一一下开发平台的内容； 第二，有两个不同的平台对应不同的用途也挺好的，但是有些功能和操作希望尽量做的统一一点，这样开发学习起来思维会更清晰些。 [图片] [图片] [图片] 建议方案： 问题描述： 请问我以下截图的前面一张图片和后面两种图片显示的物联网平台有什么详细的区分说明、或者用途不同的区分吗，有时特别的容易混乱。 这两个平台的设备对接信息是不一样的。 虽然后面的两张图片看到的是旧版和新版的区别，但是这个平台的对接信息里只有域名没有ip地址，在设备侧开发的时候，尤其在看一些案例代码的时候，不知道对应的是哪个平台。 第一，希望能够统一一下开发平台的内容； 第二，有两个不同的平台对应不同的用途也挺好的，但是有些功能和操作希望尽量做的统一一点，这样开发学习起来思维会更清晰些。 [图片] [图片] [图片] 建议方案：
- 问题描述： ModelArts中的预置算法和AI市场的算法中有不少支持Ascend 310推理的算法，有些还支持线上部署，但需要修改代码，才能部署到开发者本地的设备上，比较麻烦，而且需要调试，不利于AI从云到端延伸的发展。 建议方案： 能否增加部署到本地Atlas 设备的代码，比如部署到Atlas 200 DK，可以与官方Atlas 200 DK开发团队合作，相信依靠团队的专业能力和开发经验，加上现有的部署代码会很快开发完成，可以和线上部署代码一样，放在训练后的om/model文件夹，这样省去了开发者很多调试的麻烦，利于打造良好生态，也助力AI从云到端的延伸，契合华为云普惠AI的愿景。部署到HiLens上的代码也可以考虑。 问题描述： ModelArts中的预置算法和AI市场的算法中有不少支持Ascend 310推理的算法，有些还支持线上部署，但需要修改代码，才能部署到开发者本地的设备上，比较麻烦，而且需要调试，不利于AI从云到端延伸的发展。 建议方案： 能否增加部署到本地Atlas 设备的代码，比如部署到Atlas 200 DK，可以与官方Atlas 200 DK开发团队合作，相信依靠团队的专业能力和开发经验，加上现有的部署代码会很快开发完成，可以和线上部署代码一样，放在训练后的om/model文件夹，这样省去了开发者很多调试的麻烦，利于打造良好生态，也助力AI从云到端的延伸，契合华为云普惠AI的愿景。部署到HiLens上的代码也可以考虑。
- 问题描述： 想把ModelArts中训练的模型转为Ascend 310用的.om格式，部署到Atlas 200 DK，这个时候在高级参数设置必须要输入的是“输入张量形状”，这个虽然可通过下载模型到本地，使用Netron模型可视化工具查看，但比较麻烦，而且从OBS桶下载，需要一定花费。 而在本地新版MindStudio IDE中可以自动识别输入张量形状，说明在技术层面是应该是可行的。 建议方案： 建议在ModelArts的模型转换与压缩中，加入自动识别输入张量形状功能，可以为用户提供更便捷的服务。 问题描述： 想把ModelArts中训练的模型转为Ascend 310用的.om格式，部署到Atlas 200 DK，这个时候在高级参数设置必须要输入的是“输入张量形状”，这个虽然可通过下载模型到本地，使用Netron模型可视化工具查看，但比较麻烦，而且从OBS桶下载，需要一定花费。 而在本地新版MindStudio IDE中可以自动识别输入张量形状，说明在技术层面是应该是可行的。 建议方案： 建议在ModelArts的模型转换与压缩中，加入自动识别输入张量形状功能，可以为用户提供更便捷的服务。
- 问题描述： 在使用HiLens Studio的时候，需要下载一个转换好的.om模型，但因模型大于100M，无法下载。想到ModelArts的NoteBook中通过Mox传输到OBS桶，但该环境不支持Mox，比较麻烦，能否考虑增加导出大文件到OBS桶或下载大文件到本地的功能呢？ 建议方案： 增加导出大文件到OBS桶或下载大文件到本地的功能 问题描述： 在使用HiLens Studio的时候，需要下载一个转换好的.om模型，但因模型大于100M，无法下载。想到ModelArts的NoteBook中通过Mox传输到OBS桶，但该环境不支持Mox，比较麻烦，能否考虑增加导出大文件到OBS桶或下载大文件到本地的功能呢？ 建议方案： 增加导出大文件到OBS桶或下载大文件到本地的功能
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