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模力方舟平台常见问题解答 (FAQ)


第一部分:模型广场与 API 调用

Q1:为什么标注为“免费”的模型无法使用?

用户需购买任意金额的全模型资源包,并创建一个访问令牌(Token),使用该令牌即可调用免费的API服务。

Q2:模型API访问速度较慢,能否为账号增加专属实例?

模型广场的 API 资源为公共池,不支持单账号扩容。当前 Serverless API 不单独限制并发,但如果您有高并发业务需求,建议使用“专属算力部署”服务(https://ai.gitee.com/compute-deploy),部署独享资源以避免干扰;如需进一步评估资源方案,也可以 联系我们

Q3:异步任务出现大量调用错误是什么原因?

单个用户同时创建的异步任务上限为5个,请检查当前任务并发数是否超限。

Q4:异步任务支持回调吗?

目前不支持自动回调。请通过轮询接口(https://ai.gitee.com/docs/openapi/v1#tag/%E5%BC%82%E6%AD%A5%E4%BB%BB%E5%8A%A1)查询任务执行结果。

Q5:各类异步任务的完成时长大概是多少?

平均耗时参考如下:音频生成任务约1-2分钟;视频生成任务视分辨率而定,平均约20分钟;OCR识别任务约1-5分钟(多页PDF文件可能延长)。

Q6:购买前是否可以体验?

在购买之前,您可以在 AI 模型广场 免费体验所有精选模型。

免费体验模型

选择“免费体验访问令牌”即可享受免费体验,每位用户每日拥有 100 次免费调用次数:

调用次数

Q7:如何查看和管理已购买的资源?

下单并支付完成 Serverless API 或应用后,我们会为您准备对应的服务。准备完成后,您可以在工作台对应资源的页面,看到您所购买的资源。

输入图片说明

Q8:组织下的资源如何管理?

切换到组织工作台下:

  • 组织创建者和管理员可以在工作台管理已创建的资源、订单和费用等。
  • 组织成员则可以在工作台查看已购买的模型引擎和 Serverless API,并且管理自己创建的模型和数据集。

Q9:如何查看资源的使用情况和消耗量?

在工作台 - 统计和日志下,您可以查看所有资源的用量统计和使用日志。

输入图片说明

Q10:已购买的资源,可以退款吗?

  • 已使用的 Serverless API 暂不支持退款。

Q11:账户余额怎么提现?

目前我们不支持线上提现,如果您有提现需求,请 联系我们

Q12:支付成功,但支付页提示“订单仍未支付”怎么办?

如果您已完成支付,但返回支付页面点击 已完成支付 按钮时提示“订单仍未支付”,请通过向 gitee-ai@oschina.cn 发送邮件与我们联系。

在邮件内,您需要提供该笔订单的订单号,以及对应的付款软件的付款截图。

Q13:提示访问令牌无效怎么办?

请核对“令牌”是否正确,或检查令牌是否已被删除而无法继续使用。

Q14:提示访问令牌无任何可用资源怎么办?

请核对“令牌”是否已授权已购买资源,或检查授权资源是否已过期或使用完毕。

Q15:提示临时令牌无效怎么办?

请核对“令牌”是否正确,或检查其绑定的“访问令牌”是否已被删除,或者该临时令牌本身是否已失效。

Q16:提示临时令牌无任何可用资源怎么办?

请核对绑定的“访问令牌”是否已授权已购买资源,或检查授权资源是否已过期或使用完毕。

Q17:接口调用常见报错如何排查?

状态码异常信息(中文)异常信息(英文)备注
400服务不存在Service not found请求路径不正确,请重新在体验接口中复制 URL。
400已达到最大当日免费API使用次数, 请购买资源后继续使用API。Today the free API access limit exceeded.当前调用接口的访问令牌为“免费体验访问令牌”,每日限制接口调用次数,当前已达到最大调用次数,可付费购买资源包后配置付费访问令牌。
400该令牌不能访问任何资源,请绑定或购买资源后使用The access token cannot access any resources, purchase or authorize resources to use the access token请核实该“访问令牌”是否已授权购买资源包,并且该资源包可用于调用该接口,可在“访问令牌”界面进行重新配置。
400资源未购买或未授权,请购买或授权资源后再使用Resources are not purchased or authorized. Purchase or authorize resources before using them.请核实是否已购买资源包,或该资源包是否已用尽或过期,并且该访问凭证已授权该资源,可在“访问令牌”界面进行重新配置,或续费“资源包”。

Q18:接口升级后该使用哪个地址?

接口已全面升级,推荐使用兼容 OpenAI 的新接口,以获得更好的兼容性和长期支持。

新接口文档请参考:OpenAPI 文档。如果您仍需使用旧接口,请参考上述文档,但建议尽快迁移至新接口,以享受更优体验。


第二部分:AI技能认证(国产芯片联合项目)

Q1:如何参加AI技能认证?

请访问官方认证页面(https://ai.gitee.com/certification),根据您感兴趣的芯片厂商选择对应的认证通道。

Q2:我没有算力机器,如何参加技能认证?

您需在模力方舟算力市场租用题目指定的算力型号,在容器内完成答题,随后在认证页面关联该容器并提交检测。

Q3:参与认证必须使用模力方舟平台上的机器吗?

是的。由于该认证是与国产芯片厂商联合举办,为了保证环境一致性与结果公正,必须使用平台提供的对应芯片容器进行作答,方可获得官方认证证书。

Q4:通过认证后,申请证书需要多久才能收到?

由于涉及与芯片厂商进行线下盖章流程,证书制作与寄送周期通常为1至3个月,具体时长视厂商处理效率而定。


第三部分:算力市场(算力租用与环境配置)

Q1:平台的计费模式是怎样的?

主要包含两种模式:

  1. 按量收费:采用后付费模式,每整点结算一次。
  2. 包周期收费:适用于长期稳定的算力需求。

注意:当账户余额不足或租期结束时,实例将自动关机,数据仅保留 36 小时。

Q2:如果需要进行非GPU计算任务(如数据传输、CPU运算),如何操作?

建议选择无GPU模式开机。此模式仅调用CPU资源,收费标准为0.5元/小时,适用于数据处理或纯CPU计算任务。

Q3:关机后的数据保留期仅有 36 小时,如何延长?

您可在 36 小时期限届满前,进行一次“开机再关机”的操作,系统将重置保留时间的计时。

Q4:如何使用平台内置的模型库?

平台内置模型存放于 /mnt/moark-models/ 路径下,直接调用可节省下载时间。不同算力型号所含内置模型可能存在差异,请以实际目录为准。如需特定模型,可通过平台反馈渠道申请。

Q5:为什么在国产算力(如燧原、昇腾)上无法直接使用标准CUDA或PyTorch?

国产芯片架构与CUDA不直接兼容。使用PyTorch等框架时,必须通过厂商定制的框架或转换包实现。严禁用户自行安装或覆盖底层驱动、PyTorch、vLLM等环境,否则可能导致环境损坏,需重装镜像或销毁容器。

Q6:国产芯片的vLLM版本为何不是最新的?

vLLM适配国产芯片需厂商进行底层优化,通常滞后1-2个版本。若vLLM加载失败,建议尝试使用transformers库。适配周期一般为1-2个月。

Q7:在燧原S60中使用 transformers 并开启 flash_attention_2 报错怎么办?

因国产芯片底层对 flash-attention 的实现差异,建议改用 PyTorch 原生加速配置:attn_implementation="sdpa"。

Q8:引入 xformer 报错如何处理?

国产芯片环境对 xformer 的维护版本较低,存在兼容性风险(常见于diffusers模型)。如非必要,建议卸载相关依赖或避免在代码中引入 xformer。

Q9:为什么 nvidia-smi 指令无法查看GPU状态?

nvidia-smi 仅支持NVIDIA系列显卡。国产芯片需使用厂商配套的专用监控指令,请查阅对应芯片的说明文档。

Q10:租用的机器上传文件失败,或数据存储位置有什么要求?

Jupyter Lab仅适合上传小文件(建议十兆以内),大文件请通过SCP指令传输。此外,请务必将数据存放在 /data/ 路径下,避免因占用系统盘空间导致系统服务异常。

Q11:如何部署Web服务并进行公网访问?

容器环境不直接支持公网访问,需通过隧道代理方式。请参考文档“本地访问与服务封装指南”,通过拥有公网IP的服务器进行流量转发。

Q12:租用的机器出现运行故障怎么办?

请首先尝试在控制台执行重启操作。如问题依旧,请通过官方反馈页面提交工单,请勿强行修改底层环境配置。


第四部分:模型微调

Q1:是否有文本生成微调数据的示例?

是的。数据格式示例请参考:https://ai-assets.gitee.com/docs/assets/files/example-c83305527a14e647b3572952b934e84b.jsonl;具备结构化思考能力的训练数据集示例请参考:https://ai.gitee.com/datasets/wang-tu1357/gsm8k_thinking_chinese/tree/master

Q2:图像微调开始处理后进度条未动,是什么原因?

可能的原因包括数据正在预处理中或服务处理异常。请尝试刷新页面或重新上传,若问题持续,请联系平台技术支持。