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自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 问题现象 在部署在线服务时，部署失败。进入在线服务详情页面，“事件”页签，提示“failed to pull image, retry later”，同时在“日志”页签中，无任何信息。 图1 部署在线服务异常 解决方法 出现此问题现象，通常
如何查询自定义镜像的cuda和cudnn版本？ 查询cuda版本： cat /usr/local/cuda/version.txt 查询cudnn版本： cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 父主题：
ModelArts预置镜像更新说明 ModelArts统一镜像列表 Notebook专属预置镜像列表 训练专属预置镜像列表 推理专属预置镜像列表 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
需要排查执行命令的启动文件目录是否正确，具体操作如下： 在ModelArts管理控制台，使用训练的自定义镜像创建训练作业时，“创建方式”选择“自定义算法”，“启动方式”选择“自定义”。 例如，当训练代码启动脚本在OBS路径为“obs://bucket-name/app/code/train.py”，创
使用自定义镜像创建在线服务，如何修改默认端口 当模型配置文件中定义了具体的端口号，例如：8443，创建AI应用没有配置端口（默认端口号为8080），或者配置了其他端口号，均会导致服务部署失败。您需要把AI应用中的端口号配置为8443，才能保证服务部署成功。 修改默认端口号，具体操作如下：
需要手动调整优先级，执行命令export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 父主题： 自定义镜像故障
04，通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台上使用CPU/GPU规格资源运行训练任务。 ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 openmpi-3.0.0 操作流程 使用自定义镜像创建训练作业时，需
在ModelArts使用自定义镜像创建训练作业时如何激活conda环境？ 由于训练作业运行时不是交互式的shell环境，因此无法直接使用“conda activate”命令激活指定的conda环境。但是，在自定义镜像中可参考以下命令激活conda环境： source /home/
04，通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台上使用CPU/GPU规格资源运行训练任务。 ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 pytorch-1.8.1 操作流程 使用自定义镜像创建训练作业时，需
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。
Numpy等，常用的工具软件，例如cuda，cudnn等，满足AI开发常用需求。 预置Conda环境：每个预置镜像都会创建一个相对应的Conda环境和一个基础Conda环境python（不包含任何AI引擎），如预置MindSpore所对应的Conda环境如下。 用户可以根据是否
推理专属预置镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像，用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10
description 否 String 工作空间描述，默认为空。长度限制为0-256字符。 表4 grants 参数 是否必选 参数类型 描述 user_id 否 String IAM用户ID。此参数与user_name必填一个。两者都填优先使用user_id。 user_name 否
数据标注中，难例集如何定义？什么情况下会被识别为难例？ 难例是指难以识别的样本，目前只有图像分类和检测支持难例。 父主题： Standard数据管理
部署在线服务时，自定义预测脚本python依赖包出现冲突，导致运行出错 导入模型时，需同时将对应的推理代码及配置文件放置在模型文件夹下。使用Python编码过程中，推荐采用相对导入方式（Python import）导入自定义包。 如果ModelArts推理框架代码内部存在同名包，
依赖包集合, 定义格式参考下文关于packages的定义 ) dependencies.append(dependency1) package参数组的定义格式 SDK提供了Packages类对其定义，packages为list，list中的元组对象是Packages。 定义代码如下：
自定义python包中如果引用model目录下的文件，文件路径怎么写 如果容器中的文件实际路径不清楚，可以使用Python获取当前文件路径的方法获取。 os.getcwd() #获取文件当前工作目录路径（绝对路径） os.path.realpath(__ file __) #获得文件所在的路径（绝对路径）
镜像是否已经Push成功。 如果Push成功，请重新注册镜像。 如果未Push成功，联系SRE查看对应实例的节点是否有问题。 父主题： 自定义镜像故障
配置项名称 可选 自定义运行参数的Key值，不超过128个字符。 当需要通过Header（http消息头）携带自定义运行参数至在线服务时，可以配置。 配置项值 可选 自定义运行参数的Value值，不超过256个字符。 当需要通过Header（http消息头）携带自定义运行参数至在线服务时，可以配置。
在“创建AI应用”页面配置参数。 表1 创建AI应用 参数 是否必填 说明 AI应用英文名称 是 自定义一个易于分辨的AI应用英文名称。 只能以数字、大小字母、下划线组成，且字符长度在3到90之间。 中文名称 是 自定义一个易于分辨的AI应用中文名称。 字符长度在1到30之间。 许可证 否 选择AI应用遵循的许可证。
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