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描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 user_id 否 String 用户ID,获取方法请参见获取用户ID和名称。 当user_id为all时,表示对所有
问题现象 AI Gallery中的YOLOv5算法,训练结束后没有显示模型评估结果。 原因分析 未标注的图片过多,导致没有模型评估结果。 处理方法 对所有训练数据进行标注。 父主题: 预置算法运行故障
killed by signal: Killed BP。 原因分析 由于batch size过大,导致Dataloader进程退出。 处理方法 请调小batch size的数值。 父主题: 业务代码问题
running silently 原因分析 根据报错信息,可以判断是日志文件的大小已达到限制。出现该报错之后,日志不再增加,后台将继续运行。 处理方法 请您在启动文件中减少无用日志输出。 父主题: 硬盘限制故障
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。 父主题: 模型管理
场景介绍 准备工作 执行预训练任务 执行SFT全参微调训练任务 执行LoRA微调训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明参考 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
场景介绍 准备工作 执行预训练任务 执行SFT全参微调训练任务 执行LoRA微调训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明参考 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
场景介绍 准备工作 执行预训练任务 执行SFT全参微调训练任务 执行LoRA微调训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明参考 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
场景介绍 准备工作 执行预训练任务 执行SFT全参微调训练任务 执行LoRA微调训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明参考 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
原因分析 Notebook是Linux环境,和Windows环境下的换行格式不同,Windows下是CRLF,而Linux下是LF。 解决方法 可以在Notebook中转换文件格式为Linux格式。 shell语言: dos2unix 文件名 父主题: 代码运行故障
error [Errno 110] Connection timed out> 原因分析 由于安全性问题在ModelArts上不能联网下载。 处理方法 如果在运行训练作业时提示连接超时,请您将需要联网下载的数据提前下载至本地,并上传至OBS中。 父主题: 外网访问限制
depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。 处理方法 如果超过最大递归深度,建议您在启动文件中增大递归调用深度,具体操作如下: import sys sys.setrecursionlimit(1000000)
服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败如何处理? 问题现象 服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败。 原因分析 节点磁盘不足,镜像大小过大。 解决方法 首先考虑优化镜像,减小节点磁盘的占用。 优化镜像无法解决问题,请联系系统管理员处理。 父主题: 服务部署
Code自动升级后,导致远程连接时间过长 问题现象 原因分析 由于VS Code自动升级,导致连接时需要重新下载新版vscode-server。 解决方法 禁止VS Code自动升级。单击左下角选择Settings项,搜索Update: Mode,将其设置为none。 图1 打开Settings
bject is not subscriptable”。 原因分析 根据报错日志分析,是因为一个float数据被当做对象下标访问了。 处理方法 将模型推理代码中的x[0][i]修改为x[i],重新部署服务进行预测。 父主题: 服务预测
在导入模型时,提示单个模型文件大小超过5G限制。 原因分析 在不使用动态加载的情况下,系统对单个模型文件的限制大小为5G,超过时无法进行导入。 处理方法 精简模型文件后,重新导入。 使用动态加载功能进行导入。 图1 使用动态加载 父主题: 模型管理
Eagle投机小模型训练 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 附录:工作负载Pod异常问题和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
--logdir ./命令,报错[Errno 13] Permission denied……。 原因分析 当前目录下包含没有权限的文件。 解决方法 建议用户新建一个文件夹(例如:tb_logs),将tensorboard的日志文件(例如:tb.events)放到新建的文件夹下,然后执
3:'banana'} 原因分析 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致,导致该错误发生。 例如,训练集中的标签共有4个,验证集中的标签只有3个。 处理方法 请您保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题: 预置算法运行故障
ror: unhashable type: ‘list’。 原因分析 可能由于使用了多标签分类导致(即一个图片用了1个以上的标签)。 处理方法 使用单标签分类的数据集进行训练。 父主题: 数据集问题导致训练失败