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规格内存太小，无法满足应用部署，请增大内存规格。 运行中服务告警中出现该提示，可能代码有问题导致内存溢出或者业务使用量太大导致内存需求增多。 处理方法 在部署或升级在线服务时，选择更大内存规格的计算节点。 图3 选择计算节点规格 运行中服务出现告警时，需要分析是您的代码是否出现漏
排查训练代码是否存在不断占用资源的代码，使得资源未被合理使用。 是，优化代码，等待作业运行正常。 否，提高训练作业使用的资源规格或者联系技术支持。 重启训练作业，使用CloudShell登录训练容器监控内存指标，确认是否有突发性的内存增加现象。 是，排查内存突发增加的时间点附近的训
如何查看ModelArts训练作业资源占用情况？ 在ModelArts管理控制台，选择“模型训练>训练作业”，进入训练作业列表页面。在训练作业列表中，单击目标作业名称，查看该作业的详情。您可以在“资源占用情况”页签查看到如下指标信息。 CPU：CPU使用率（cpuUsage）百分比（Percent）。
数据，SFS支持扩容。 GPU规格的资源 表1 GPU cache目录容量 GPU规格 cache目录容量 GP Vnt1 800G 8*GP Vnt1 3T GP Pnt1 800G CPU规格的资源 表2 CPU cache目录容量 CPU规格 cache目录容量 2 核 8GiB
在ModelArts的Notebook中不同规格资源/cache目录的大小是多少？ 创建Notebook时，可以根据业务数据量的大小选择资源。 ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目录，用户可以使用此目录来储存临时文件。“/cache”与代码目录共用资源，不同资源规格有不同的容量。 映射规则
exceeded。 原因分析 在JupyterLab浏览器左侧导航删除文件后，会默认放入回收站占用内存，导致磁盘空间不足。 磁盘配额不足。 处理方法 查看虚拟机所使用的存储空间，再查看回收站文件占用内存，根据实际删除回收站里不需要的大文件。 在Notebook实例详情页，查看实例的存储容量。
面并等待几分钟。常见原因是内存占用满。 处理方法 当出现此错误时，Notebook会自动恢复，您可以刷新页面，等待几分钟。 由于出现此错误，常见原因是内存占用满导致的，您可以尝试使用如下方法，从根本上解决错误。 方法1：将Notebook更换为更高规格的资源。 方法2：可以参考如
操作三：鼠标悬浮在图片上的时间节点，可查看对应时间节点的占用率情况。 表1 参数说明 参数 说明 cpuUsage cpu使用率。 gpuMemUsage gpu内存使用率。 gpuUtil gpu使用情况。 memUsage 内存使用率。 npuMemUsage npu内存使用率。 npuUtil npu使用情况。
操作三：鼠标悬浮在图片上的时间节点，可查看对应时间节点的占用率情况。 图1 资源占用情况 表1 参数说明 参数 说明 cpuUsage cpu使用率。 gpuMemUsage gpu内存使用率。 gpuUtil gpu使用情况。 memUsage 内存使用率。 npuMemUsage npu内存使用率。 npuUtil
ModelArts在线服务预测请求体大小限制是多少？ 服务部署完成且服务处于运行中后，可以往该服务发送推理的请求，请求的内容根据模型的不同可以是文本，图片，语音，视频等内容。 当使用调用指南页签中显示的调用地址（华为云APIG网关服务的地址）预测时，对请求体的大小限制是12MB，超过12MB时，请求会被拦截。
常见的错误码还包括247、139等。 退出码137或者247 可能是内存溢出造成的。请减少数据量、减少batch_size，优化代码，合理聚合、复制数据。 请注意，数据文件大小不等于内存占用大小，需仔细评估内存使用情况。 退出码139 请排查安装包的版本，可能存在包冲突的问题。 排查办法
mpare_tools，通过对训练耗时和内存占用的比对分析，定位到具体劣化的算子，帮助用户提升性能调优的效率。工具将训练耗时拆分为计算、通信、调度三大维度，并针对计算和通信分别进行算子级别的比对；将训练占用的总内存，拆分成算子级别的内存占用进行比对。 对于集群训练场景，昇腾提供了
原因，导致出现“内存不够”问题，最终导致该容器实例崩溃。 出现此问题后，系统将自动重启Notebook，来修复实例崩溃的问题。此时只是解决了崩溃问题，如果重新运行训练代码仍将失败。 如果您需要解决“内存不够”的问题，建议您创建一个新的Notebook，使用更高规格的资源池，比如专属资源池来运行此训练代码。
问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = exp
问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = exp
问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = exp
问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = exp
问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = exp
802原因为缺少fabricmanager，可能由于以下原因导致nvidia-fabricmanager.service不工作： 可能系统资源不足、如内存不足、内存泄露。 硬件故障、如IB网络或者GPU互联设备故障等。 没安装nvidia-fabricmanager组件或被误卸载。 处理方法 如果
enough“的问题 问题：容器共享内存不足 解决方法：在启动docker的命令中增加“--shm-size=${memSize}“，其中memSize为要设置的共享内存大小，如2g。 --shm-size 2g \ 如何解决MindIE服务已退出情况下显存依然占用的问题 问题：服务退出显存未完全释放
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