- 问题描述： 算法链接为：https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/modelhub/detail/?id=9c6c4c3c-f74a-435a-a819-4eda700d3530 如图所示，这是一个物体检测算法，下面的输入怎么写的是图像分类数据集呢？应该是物体检测数据集吧。 [图片] 建议方案： 建议修改，将上图中“图像分类”改为正确的“物体检测” 问题描述： 算法链接为：https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/modelhub/detail/?id=9c6c4c3c-f74a-435a-a819-4eda700d3530 如图所示，这是一个物体检测算法，下面的输入怎么写的是图像分类数据集呢？应该是物体检测数据集吧。 [图片] 建议方案： 建议修改，将上图中“图像分类”改为正确的“物体检测”
- 问题描述： 想把自己的算法发布到AI市场，已经发布后，又更新了算法，加了新东西，但是再发布的时候，需要将算法的开发的训练参数重新敲一遍，如图所示，感觉太麻烦了，特别是我开放的参数较多，而新算法的参数基本没更新，不需要修改，这就很麻烦了。 [图片] 建议方案： 建议可以保留上次版本的参数，作为模板给新版本使用，就像训练作业那样，可以在以前版本上直接修改。 问题描述： 想把自己的算法发布到AI市场，已经发布后，又更新了算法，加了新东西，但是再发布的时候，需要将算法的开发的训练参数重新敲一遍，如图所示，感觉太麻烦了，特别是我开放的参数较多，而新算法的参数基本没更新，不需要修改，这就很麻烦了。 [图片] 建议方案： 建议可以保留上次版本的参数，作为模板给新版本使用，就像训练作业那样，可以在以前版本上直接修改。
- 问题描述： 用户在使用批量服务单节点总会出错，很奇怪，但反馈如果使用两个节点后就可以运行，盲猜时显存不足的问题（不确定），最开始还以为代码错了，整了老半天。 建议方案： 建议在批量服务的界面能添加资源占用率界面，就和在线服务的监控界面一样，这样就能知道资源利用情况，或者打印更多些信息。 问题描述： 用户在使用批量服务单节点总会出错，很奇怪，但反馈如果使用两个节点后就可以运行，盲猜时显存不足的问题（不确定），最开始还以为代码错了，整了老半天。 建议方案： 建议在批量服务的界面能添加资源占用率界面，就和在线服务的监控界面一样，这样就能知道资源利用情况，或者打印更多些信息。
- 问题描述： 实验链接：https://www.huaweicloud.com/ascend/codeLab_MindSpore/MindSpore 实验界面介绍说是30min，如图： [图片] 进入之后，感觉时间好像设置的是3小时，如图： [图片] 时间比前面介绍的多，这是好事，开发者有更多的时间运行代码，学习，只是觉得可能是标错了，建议可以改一下。 建议方案： 实验介绍界面的时间为30min，实际显示的时间为3小时，好像是错了，当然这没什么事，如果是错了的话，建议改一下。 问题描述： 实验链接：https://www.huaweicloud.com/ascend/codeLab_MindSpore/MindSpore 实验界面介绍说是30min，如图： [图片] 进入之后，感觉时间好像设置的是3小时，如图： [图片] 时间比前面介绍的多，这是好事，开发者有更多的时间运行代码，学习，只是觉得可能是标错了，建议可以改一下。 建议方案： 实验介绍界面的时间为30min，实际显示的时间为3小时，好像是错了，当然这没什么事，如果是错了的话，建议改一下。
- 问题描述： 实验链接：https://www.huaweicloud.com/ascend/codeLab_MindSpore/MindSpore 在尝试运行该实验的时候，第二次使用的时候，就出现如图所示错误，建议增加下稳定性。 [图片] 建议方案： 增强在线实验稳定性，方便开发者学习使用。 问题描述： 实验链接：https://www.huaweicloud.com/ascend/codeLab_MindSpore/MindSpore 在尝试运行该实验的时候，第二次使用的时候，就出现如图所示错误，建议增加下稳定性。 [图片] 建议方案： 增强在线实验稳定性，方便开发者学习使用。
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【功能建议】课程下载 预审不通过没网要下载课程，但不能下载 没网要下载课程，但不能下载
- 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： 文档链接：https://support.huaweicloud.com/instg-cli-cann/atlascli_03_0029.html 上面文档中的工具的跳转链接无法使用，点击后没有内容显示，如图所示，建议及时更新方便开发者使用。 [图片] [图片] 建议方案： 建议及时更新文档信息，跳转链接设置正确，方便开发者使用。 问题描述： 文档链接：https://support.huaweicloud.com/instg-cli-cann/atlascli_03_0029.html 上面文档中的工具的跳转链接无法使用，点击后没有内容显示，如图所示，建议及时更新方便开发者使用。 [图片] [图片] 建议方案： 建议及时更新文档信息，跳转链接设置正确，方便开发者使用。
- 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： 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： 帖子链接：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-49702-1-1.html 如上帖子，所有信息都是公开的，感觉不太好，毕竟手机号、微信号、邮箱以及居住地这些信息比较私密直接公开感觉不太好。 建议方案： 建议设置为版主可见，或私发给版主，这样公开不太好。 问题描述： 帖子链接：https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-49702-1-1.html 如上帖子，所有信息都是公开的，感觉不太好，毕竟手机号、微信号、邮箱以及居住地这些信息比较私密直接公开感觉不太好。 建议方案： 建议设置为版主可见，或私发给版主，这样公开不太好。
- 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： HiLens Studio更新了Beta版本，显示可以将旧版HiLens Studio的Projects Back up到OBS，再在Beta版本导入，但操作时候，发现旧版Back up总是failed，不好用。 这样迁移到新版本的Beta很麻烦，不方便。 建议方案： 建议优化旧版HiLens Sutdio的Projects Back up到OBS，方便导入新版本，做好迁移工作； 如果可以，希望官方能做个自动迁移，不用用户操作。 问题描述： HiLens Studio更新了Beta版本，显示可以将旧版HiLens Studio的Projects Back up到OBS，再在Beta版本导入，但操作时候，发现旧版Back up总是failed，不好用。 这样迁移到新版本的Beta很麻烦，不方便。 建议方案： 建议优化旧版HiLens Sutdio的Projects Back up到OBS，方便导入新版本，做好迁移工作； 如果可以，希望官方能做个自动迁移，不用用户操作。
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