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下载代码目录失败 问题现象 训练作业运行时下载失败，出现如下报错，请参见图1： ERROR：modelarts-downloader.py: Get object key failed: 'Contents' 图1 获取内容失败 原因分析 在创建训练作业时指定的代码目录不存在导致训练失败。
复制数据至容器中空间不足 问题现象 ModelArts训练作业运行时，日志中遇到如下报错，导致数据无法复制至容器中。 OSError:[Errno 28] No space left on device 原因分析 数据下载至容器的位置空间不足。 处理方法 请排查是否将数据下载至“
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.6.3）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服
使用Notebook进行代码调试 背景信息 Notebook使用涉及到计费，具体收费项如下： 处于“运行中”状态的Notebook，会消耗资源，产生费用。根据您选择的资源不同，收费标准不同，价格详情请参见产品价格详情。当您不需要使用Notebook时，建议停止Notebook，避免产生不必要的费用。
如何安装第三方包，安装报错的处理方法 问题现象 ModelArts如何安装自定义库函数，例如“apex”。 ModelArts训练环境安装第三方包时出现如下报错： xxx.whl is not a supported wheel on this platform 原因分析 由于安装的文件名格式不支持，导致出现“xxx
TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 问题现象 基于TensorFlow-1.8启动训练作业，并在代码中使用“tf.gfile”模块连接OBS，启动训练作业后会频繁打印如下日志信息： Connection has been released. Continuing
日志提示Custom op has no reg_op_name attr 问题现象 日志提示：Custom op has no reg_op_name attr。 图1 报错提示 原因分析 无。 处理方法 定义context时无需指定： context.ascend.provider
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.6.0）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服
精度问题诊断 逐个替换模型，检测有问题的模型 该方式主要是通过模型替换，先定位出具体哪个模型引入的误差，进一步诊断具体的模型中哪个算子或者操作导致效果问题，模型替换原理如下图所示。通过设置开关选项（是否使用onnx模型），控制模型推理时，模型使用的是onnx模型或是mindir的模型。
ModelArts的Notebook实例upload后，数据会上传到哪里？ 针对这个问题，有两种情况： 如果您创建的Notebook使用OBS存储实例时 单击“upload”后，数据将直接上传到该Notebook实例对应的OBS路径下，即创建Notebook时指定的OBS路径。
报错“An SSH installation couldn't be found”或者“Could not establish connection to instance xxx: 'ssh' ...”如何解决？ 问题现象 或 VS Code连接Notebook一直提示选择证书
分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误： WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证
ModelArts训练时使用os.system('cd xxx')无法进入文件夹怎么办？ 当在训练作业的启动脚本中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹时，建议使用如下方法： import os os.chdir('/home/work/user-job-dir/xxx')
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证
超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion 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。
日志文件的大小达到限制 问题现象 ModelArts训练作业在运行过程中报错，提示日志文件的大小已达到限制： modelarts-pope: log length overflow(max:1073741824; already: 107341771; new:90), process
训练作业找不到GPU 问题现象 训练作业运行出现如下报错： failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected 原因分析 根据错误信息判断，报错原因为训练作业运行程序读取不到GPU。
日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp” 问题现象 在使用pandas.to_datetime转换时间时，出现如下报错： pandas._libs.tslibs.np_datetime.OutOfBoundsDatetime: Out of
使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误 问题现象 使用预置算法创建训练作业，训练失败，日志中出现如下报错。 KeyError: 'bndbox' 原因分析 用于训练的数据集中，使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注的数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法：
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