Modèles personnalisés

Une exécution de travail ne démarre pas et le message d'erreur suivant s'affiche : Job run could not be started due to service issues. Please try again later.

Lors de l'analyse des enregistrements, l'erreur suivante est renvoyée : Please ensure you are not using an empty dataset, and that your dataset matches the type of model you are trying to train.

Echec de l'entraînement d'un ensemble de données avec l'erreur : nombre insuffisant d'échantillons pour fractionner l'ensemble de données en ensembles d'entraînement, de validation et de test. Assurez-vous que le nombre d'échantillons requis pour chaque classe figure dans le jeu de données.

L'erreur peut également inclure des informations sur le nombre d'enregistrements pour chaque libellé. For example: {'a': {'val': 1, 'test': 1, 'train': 3}, 'b': {'val': 0, 'test': 0, 'train': 3}}

Lors du chargement du modèle, vous obtenez l'erreur suivante : Error while loading the visual model. Please check the base model version.

Lors de l'entraînement d'un modèle personnalisé, vous obtenez l'erreur suivante : Compute resource not available to train model. Please try again later.

La création d'un modèle personnalisé échoue avec l'erreur suivante : Create Model failed because the given training dataset with OCID does not exist, or has too few Records or Annotations.

Lorsque vous utilisez un ensemble de données à partir de Data Labeling, vous obtenez l'erreur suivante : Invalid dls dataset annotation type. There is a mismatch in the model type and dls dataset annotation type. Please select a dataset with <> annotation type for <> model type.

Code statut : 400

Lorsque vous utilisez un modèle personnalisé, vous obtenez l'erreur suivante :

Error occurred during dataset file () validation. Invalid annotationFormat: <> Please check annotationFormat inside dataset file. Expected annotationFormat is <>

Code statut : 400

Lorsque vous utilisez un ensemble de données à partir de Data Labeling, vous obtenez l'erreur suivante : Fail to export the annotation file for dls dataset.

Lorsque vous utilisez un modèle personnalisé basé sur un ensemble de données Data Labeling, vous obtenez l'erreur suivante : Failed in DLS snapshot wait step.

Lors de la création d'un modèle personnalisé, vous obtenez l'erreur suivante : Create model failed while querying job shapes.

Lorsque vous utilisez un modèle personnalisé, vous obtenez l'erreur suivante : model-count/project-count limit exceeded.

A l'aide d'un modèle personnalisé, vous obtenez l'erreur : Deployment failed for model <model_ocid>.

Lorsque vous utilisez un modèle personnalisé, vous obtenez l'erreur suivante : All classes should have at least {MIN_REQUIRED_SAMPLES} samples for data split. Classes ["a", "b"] have less than required number of samples.