你好，从日志上看，算法的输入已下载成功，可以确认下对应 OBS 上是否有这个 coco_annotation ？

这边是不是有的图片的标注框的坐标超出这个图片了

为啥data_url值是/home/work/modelarts/inputs/data_url,看起来你没有用自己之前准备的数据集而是自己传了个data url进来？

初步来看是做validation的时候卡死了，麻烦提供一下jobid，或者创建任务的配置截图。

您好，这个问题后台已找到原因，正在修复中，很抱歉影响了您的使用

C30，C32是d310芯片驱动的版本

对于Notebook，用户可以直接使用terminal进行编程用户先通过vi README查看具体要使用的深度学习环境，然后激活对应的深度学习框架。notebook已经包含了g++的工具链可以直接使用，如果依赖了一些系统内不存在的工具。用户可以先将安装包或者源码上传到obs上，然后通过modelarts sdk将OBS上的目标文件下载到挂载的evs中,目录为/home/ma-user/work在terninal中进行编译，执行。由于在notebook中没有root权限，用户可以将依赖的工具安装到/home/ma-user/work下面，然后通过LD_LOAD_LIBRARY_PATH来进行配置。

对于ModelArts训练作业，训练作业创建时需要配置启动脚本目录和口入文件，此目录是obs上的目录，入口文件必须是python。用户需要把自己用到的所有文件上传到OBS上。在训练作业启动时，整个启动脚本目录会下载到运行环境环境/home/work/user-job-dir/下面。然后执行python 。所以对于C++的工程，用户可以配置一个python启动文件，动态的调用sh脚本来实现。例如OBS启动目录为/bucket_test/gcc_job/OBS的启动目录下面只有两个文件boot.py和real_run.sh.boot.py内容如下import os#导入moxing，用于obs上传和下载import moxing as mox#下载obs上依赖的安装包到/cache目录下面，对于gpu资源/cache目录具有足够的存储空间mox.file.copy_parallel('', '')#执行真正的代码逻辑os.system('sh /home/work/user-job-dir/gcc_job/real_run.sh')#上传运行结果到obsmox.file.copy_parallel('', '')real_run.sh内容如下#编译安装依赖库#配置LD_LOAD_LIBRARY_PATH#执行代码