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Downloading VS Code Server locally"超过10分钟以上,如何解决? 问题现象 原因分析 当前本地网络原因,导致远程自动安装VS Code Server时间过长。 解决方法 打开VS Code,选择“Help>About”,并记下“Commit”的ID码。 确认
Downloading VS Code Server locally"超过10分钟以上,如何解决? 问题现象 原因分析 当前本地网络原因,导致远程自动安装VS Code Server时间过长。 解决方法 打开VS Code,选择“Help>About”,并记下“Commit”的ID码。 确认
附录:工作负载Pod异常问题和解决方法 Pod状态为Pending 当Pod状态长时间为“Pending”,事件中出现“实例调度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。 图1 pod状态pending 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe
工作负载Pod异常 Pod状态为Pending 当Pod状态为“Pending”,事件中出现“实例调度失败”的信息时,可根据具体事件信息确定具体问题原因。具体参考链接为工作负载状态异常定位方法。 通过以下命令打印Pod日志信息。 kubectl describe pod ${pod_name}
不在同一个主账号下,如何使用他人的自定义镜像创建Notebook? 不是同一个主账号,用户A需要使用用户B的自定义镜像创建Notebook,此时需要用户B将此镜像共享给用户A,用户A将此共享镜像Pull下来注册后方可在Notebook中使用。详细操作如下: 用户B的操作: 登录容
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40
ommit编号 ll 如果出现如图2,则表示远端已上传,则执行2。 反之,如果显示0KB,则表示远端未上传。请参考Notebook如何离线安装VS Code Server离线下载VS Code插件后,再执行2。 图2 远端已上传 关闭VS Code所有窗口,回到ModelArts
标注过程中,已经分配标注任务后,能否将一个labeler从标注任务中删除?删除后对标注结果有什么影响?如果不能删除labeler,能否删除将他的标注结果从整体标注结果中分离出来? 目前不支持从标注任务中删除labeler。 labeler的标注必须通过审核后,才能同步到最终结果,不支持单独分离操作。
连接远端开发环境时,一直处于"ModelArts Remote Connect: Connecting to instance xxx..."超过10分钟以上,如何解决? 问题现象 解决方法 单击“Canel”,并回到ModelArts控制台界面再次单击界面上的“VS Code接入”按钮。
多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着,ModelArts是怎么判定训练任务结束?如何知道是哪个节点是worker呢? TensorFlow框架分布式训练的情况下,会启动ps与worker任务组,worker任务组为关键任务组,会以worker任务组的进程退出码,判断训练作业是否结束。
连接远端开发环境时,一直处于"Setting up SSH Host xxx: Copying VS Code Server to host with scp"超过10分钟以上,如何解决? 问题现象 原因分析 通过查看日志发现本地vscode-scp-done.flag显示成功上传,但远端未接收到。