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打开Notebook实例提示token不存在或者token丢失如何处理？ 问题现象 把已打开的Notebook url发送给他人使用，他人无法打开，报错“……lost token or incorrect token……”。 原因分析 原因是由于其他人没有此账号的令牌导致。 解决方案
Host Name (or IP address)：云上开发环境Notebook实例的访问地址，即在Notebook实例详情页获取的地址。例如：dev-modelarts-cnnorth4.huaweicloud.com。 Port：云上Notebook实例的端口，即在Notebook
M（v0.3.2）不同模型推理支持的max-model-len长度说明。 --hostname：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口。 服务启动后，会打印如下信息。 server launch time cost: 15.443044185638428
ModelArts Standard自动学习所创建项目一直在扣费，如何停止计费？ 对于使用公共资源池创建的自动学习作业： 登录ModelArts控制台，在自动学习作业列表中，删除正在扣费的自动学习作业。在训练作业列表中，停止因运行自动学习作业而创建的训练作业。在“在线服务”列表中
元模型来源：选择“从容器镜像中选择” 容器镜像所在的路径：选择已制作好的自有镜像 图4 选择已制作好的自有镜像 容器调用接口：指定模型启动的协议和端口号。请确保协议和端口号与自定义镜像中提供的协议和端口号保持一致。 镜像复制：选填，选择是否将容器镜像中的模型镜像复制到ModelArts中。 健康检查：选填，用于指
创建新版Notebook无法使用已购买的专属资源池，如何解决？ 问题现象 已购买专属资源池，但创建Notebook时该资源池不可选择，无法创建Notebook。 提示当前专属资源池未初始化开发环境，请到专属资源池页面初始化开发环境。 原因分析 新购买的专属资源池，需要初始化环境才能用于创建Notebook。
在ModelArts中如何将图片划分到验证集或者训练集？ 目前只能指定切分比例，随机将样本划分到训练集或者验证集，不支持指定。 切分比例的指定： 在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。
此时无论DH Cient是否关闭，服务器都可以获取分配IP。 当服务器没有网卡配置文件时，DH Client开启，此时服务器会分配私有IP。如果关闭DH Client，则服务器无法获取私有IP。 图2 查看NetworkManager配置 图3 查看网络配置 命令“yum update -y”或“yum
创建项目时，如何快速创建OBS桶及文件夹？ 在创建项目时需要选择训练数据路径，本章节将指导您如何在选择训练数据路径时，快速创建OBS桶和OBS文件夹。 在创建自动学习项目页面，单击数据集输入位置右侧的“”按钮，进入“数据集输入位置”对话框。 单击“新建对象存储服务（OBS）桶”，
执行如下命令分别切换到对应环境查看是否有ipykernel包。 conda activate base # base替换为实际使用的python环境 pip show ipykernel 对应conda环境没有ipykernel，直接在Notebook中添加自定义IPython Kernel安装。
ModelArts部署在线服务时，如何避免自定义预测脚本python依赖包出现冲突？ 导入模型时，需同时将对应的推理代码及配置文件放置在模型文件夹下。使用Python编码过程中，推荐采用相对导入方式（Python import）导入自定义包。 如果ModelArts推理框架代码内
docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决？ 问题现象 保存镜像时报错“too many layers in your image”。 原因分析 用户创建Notebook时所选用的镜像是经过多次保存的自定义镜像或用户自行注册的镜像，基于该
如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误？ 问题现象 Notebook中，运行训练代码出现如下错误。 cudaCheckError() failed : no kernel image is available for execution on the device
场景描述 本文旨在指导如何在GPU裸金属服务器上，安装NVIDIA、CUDA驱动等环境配置。由于不同GPU预置镜像中预安装的软件不同，您通过Lite Server算力资源和镜像版本配套关系章节查看已安装的软件。下面为常见的软件安装步骤，您可针对需要安装的软件查看对应的内容： 安装NVIDIA驱动
镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决？ 问题现象 在Notebook里保存镜像时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”。 原因分析
VSCode远程连接时卡顿，或Python调试插件无法使用如何处理？ 问题现象 VSCode远程连接Notebook时，单击“VS Code接入”跳转至连接界面时一直卡顿，或Python调试插件无法使用。 图1 Python调试插件错误 原因分析 该问题通常由VS Code安装了第三方中文插件引起。
解决方法 通过npu-smi info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size） 和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加
解决方法： 通过npu-smi info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size） 和PP流水线并行（pipeline-model-paralle
解决方法： 通过npu-smi info查看是否有进程资源占用NPU，导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数：TP张量并行（tensor-model-parallel-size） 和PP流水线并行（pipeline-model-paralle
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