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如果以写入模式或追加模式打开文件，当调用write方法时，待写入内容只是暂时的被存在的缓冲区，直到关闭文件对象（退出with语句时会自动关闭文件对象）或者主动调用文件对象的close()方法或flush()方法时，文件内容才会被写入。
处理方法 如果是限流问题，日志中还会出现如下报错，OBS相关的错误码解释请参见OBS官方文档，这种情况建议提工单。
由于Notebook的/cache目录只能支持500G的存储，超过后会导致实例重启，ImageNet数据集大小超过该限制，因此建议用线下资源调试、或用小批量数据集在Notebook调试（Notebook调试方法与使用Notebook进行代码调试、使用Notebook进行代码调试相同
解决方法一 方法一：检查VS Code网络是否正常。在VS Code插件市场上搜索ModelArts-HuaweiCloud，如果显示如下则网络异常，请切换代理或使用其他网络。
解决方法一 方法一：检查VS Code网络是否正常。在VS Code插件市场上搜索ModelArts-HuaweiCloud，若显示如下则网络异常，请切换代理或使用其他网络。
当前可识别的故障类型如下，可通过隔离码及对应检测方法定位故障。 表1 隔离码 隔离码 分类 子类 异常中文描述 检测方法 A050101 GPU 显存 GPU ECC错误。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 instance_id 是 String 实例ID。 请求消息 请求参数如表2所示。 表2 请求参数 参数 是否必选 参数类型 说明。
使用Advisor工具分析生成调优建议 关于Advisor使用及安装过程请参见昇腾社区Gitee。最后生成导出的各类场景的建议包含以下两种： Terminal日志信息的概览建议。 包含Detail信息及修改示例的HTML信息。 按照建议信息做如下修改： 亲和优化器使能，在train.py
因此有两种方法来解决该问题： 减少容器中新安装文件的大小 删除用户在Notebook新安装的内容，比如用户在Notebook中下载了很多文件，可以将这些文件删除。
方法一：执行cd checkpoints命令打开checkpoints文件夹。 方法二：新建一个文件夹，移动checkpoints文件夹的数据到新建的文件夹下。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 instance_id 是 String 实例ID。 请求消息 无请求参数。 响应消息 响应参数如表2所示。 表2 响应参数 参数 参数类型 说明 instance_id String 实例ID。
解决方法 根据日志报错提示，append方法中缺少必填参数，修改模型推理代码文件“customize_service.py”中的代码，给append方法中传入合理的参数。 如需了解更多模型推理代码编写说明，请参考模型推理代码编写说明。 父主题： 服务预测
处理方法 读取文件报错，您可以使用Moxing将数据复制至容器中，再直接访问容器中的数据。请参见步骤1。 您也可以根据不同的文件类型，进行读取。请参见读取“json”文件、读取“npy”文件、使用cv2库读取文件和在MXNet环境下使用torch包。
原因分析及处理方法 服务预测报错ModelArts.4503有多种场景，常见场景如下： 通信出错 请求报错：{"error_code":"ModelArts.4503","error_msg":"Failed to respond due to backend service not
处理方法 如果在运行训练作业的过程中出现该问题，建议处理方法如下： 推荐使用本地缓存的方式来解决，使用如下方法： import moxing.tensorflow as mox mox.cache() 父主题： OBS操作相关故障
处理方法 可以使用以下方法处理： 校验csv文件，将多出字段的行删除。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 config_name 是 String 训练作业参数的名称。 请求消息 无请求参数。 响应消息 响应参数如表2所示。 表2 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 job_id 是 Long 训练作业的ID。 version_id 是 Long 训练作业的版本ID。
方法2：如果专属资源池还有Ascend Snt3资源，您可以创建一个Ascend Snt3专属资源池使用。 方法3：如果专属资源池的Ascend Snt3资源也已售罄，则需等待其他用户删除Ascend Snt3实例后，您才可以创建Ascend Snt3的专属资源池进行使用。
图1 训练作业报错 该问题可以通过以下方法排查： 如果是首次使用ModelArts的新用户，需要登录ModelArts管理控制台，在权限管理页面完成访问授权配置，推荐使用委托授权的方式。完成访问授权配置后，再次提交作业即可。
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