У меня есть набор данных с несколькими метками с 727253 помеченными изображениями. Наименьшее количество меток составляет ~ 15, а наибольшее - около 200000. Обучение модели началось ~ 18 часов назад и завершилось неудачно со следующим сообщением:
Unable to deploy model
cancel_lro() got an unexpected keyword argument 'min_nodes'
Pipeline d884756f14314048b7a036f5b07f0fd2 timeout.
В автоматически сгенерированном электронном письме содержалось следующее:
Last error message
Please reference 116298312436989152 when reporting errors.
Это уже известно? Также я выбрал бесплатный тариф (1 час) на тренировку. Нужно ли увеличить это для правильной работы? Есть ли способ увидеть состояние во время тренировки, чтобы предсказать большое время ожидания без результата? (Я попробовал API, но не было процента или чего-то подобного, только для готовых моделей.)
Заранее спасибо!