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install时,出现“No Space left...”的错误。 解决办法 建议使用pip install --no-cache ** 命令安装,而不是使用pip install **。加上“--no-cache”参数,可以解决很多此类报错。 父主题: 实例故障
install时,出现“No Space left...”的错误。 解决办法 建议使用pip install --no-cache ** 命令安装,而不是使用pip install **。加上“--no-cache”参数,可以解决很多此类报错。 父主题: Notebook实例常见错误
如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.5。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Lite k8s Cluster环境,具体参考准备环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Cluster和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone,确保集群可以访问公网。
(可选)配置驱动 当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时,为确保GPU/Ascend资源能够正常使用,需要配置好对应的驱动。 Cluster支持两种配置驱动的方式: 方式一:购买资源池时通过自定义驱动参数进行配置 方式二:通过驱动升级功能对已有的资源池驱动版本进行升级
本的固件驱动安装。 图6 检查npu-smi工具 工具检查正常后,进行固件和驱动安装。 固件和驱动安装时,注意安装顺序: 首次安装场景:硬件设备刚出厂时未安装驱动,或者硬件设备前期安装过驱动固件但是当前已卸载,上述场景属于首次安装场景,需按照“驱动->固件”的顺序安装驱动固件。
在导入AI应用时,提示模型或镜像大小超过限制。 原因分析 如果使用的是OBS导入或者训练导入,则是基础镜像、模型文件、代码、数据文件和下载安装软件包的大小总和超过了限制。 如果使用的是自定义镜像导入,则是解压后镜像和镜像下载文件的大小总和超过了限制。 处理方法 精简模型或镜像后,重新导入。
如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。
如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。
JupyterLab中文件保存失败,如何解决? 问题现象 JupyterLab中保存文件时报错如下: 原因分析 浏览器安装了第三方插件proxy进行了拦截,导致无法进行保存。 在Notebook中的运行文件超过指定大小就会提示此报错。 jupyter页面打开时间太长。 网络环境原因,是否有连接网络代理。
用户VPC:安装和配置正向代理 在安装正向代理前,需要先购买一台弹性云服务器ECS(镜像可选择Ubuntu最新版本),并配置好弹性EIP,然后登录ECS进行正向代理Squid的安装和配置,步骤如下: 如果没有安装Docker,执行以下命令进行Docker安装 curl -sSL
擎包选择步骤3构建的镜像。 图3 创建AI应用 将创建的AI应用部署为在线服务,大模型加载启动的时间一般大于普通的模型创建的服务,请配置合理的“部署超时时间”,避免尚未启动完成被认为超时而导致部署失败。 图4 部署为在线服务 调用在线服务进行大模型推理,请求路径填写/v2/mod
购买服务资源(VPC/SFS/OBS/SWR/ECS) 配置权限 创建专属资源池(打通VPC) ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具 (可选)工作空间配置 模型训练: 线下容器镜像构建及调试 上传镜像 上传数据至OBS(首次使用时需要)
准备工作: 购买服务资源(VPC、SFS、SWR和ECS) 配置权限 创建专属资源池(打通VPC) 在ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具 (可选)工作空间配置 模型训练: 本地构建镜像及调试 上传镜像 上传数据和算法至SFS(首次使用时需要)
日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version” 问题现象 在安装其他包的时候,有依赖冲突,对numpy库有其他要求,但是发现numpy卸载不了。出现如下类似错误: your numpy version is
Code连接远端Notebook时报错“XHR failed”。 原因分析 可能是所在环境的网络有问题,无法自动下载VS Code Server,请手动安装。 解决方法 打开VS Code,选择“Help>About”,并记下“Commit”的ID码。 确认创建Notebook实例使用的镜像的
Code连接远端Notebook时报错“XHR failed”。 原因分析 可能是所在环境的网络有问题,无法自动下载VS Code Server,请手动安装。 解决方法 打开VS Code,选择“Help>About”,并记下“Commit”的ID码。 确认创建Notebook实例使用的镜像的
provision Object 部署信息,如表13所示。 labels Map<String,String> 配置标签。 表13 provision字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 type String 部署类型,当前仅支持Docker。 spec Object 部署详情,如表14所示。
环境配置故障 Notebook提示磁盘空间已满 Notebook中使用Conda安装Keras 2.3.1报错 Notebook中安装依赖包报错ERROR: HTTP error 404 while getting xxx Notebook中已安装对应库,仍报错import numba
单击将连接重命名,可以自定义一个便于识别的名字,单击OK。 配置完成后,单击Test Connection测试连通性。 选择Yes,显示Successfully connected表示网络可以连通,单击OK。 在最下方再单击OK保存配置。 图2 配置SSH Step2 获取开发环境预置虚拟环境路径