У меня есть набор данных с несколькими метками с 727253 помеченными изображениями. Наименьшее количество меток составляет ~ 15, а максимальное - около 200000. Обучение модели началось ~ 18 часов назад и завершилось ошибкой со следующим сообщением:
Unable to deploy model
cancel_lro() got an unexpected keyword argument 'min_nodes'
Pipeline d884756f14314048b7a036f5b07f0fd2 timeout.
Автоматически созданное электронное письмо содержало следующее:
Last error message
Please reference 116298312436989152 when reporting errors.
Это уже известно? Также я выбрал бесплатный тариф (1 час) для тренировок. Нужно ли мне увеличивать это значение для правильной работы? Есть ли способ увидеть статус во время тренировки, чтобы предсказать большое время ожидания без результата? (Я пробовал API, но не было процентов или чего-то еще, только для готовых моделей.)
Заранее спасибо!
