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业务代码问题 日志提示“pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected .* fields” 日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed
代码运行故障 Notebook运行代码报错，在'/tmp'中到不到文件 Notebook无法执行代码，如何处理？ 运行训练代码，出现dead kernel，并导致实例崩溃 如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误？ 如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃？
求请参见安装文件规范。 安装文件规范 请根据依赖包的类型，在代码目录下放置对应文件： 依赖包为开源安装包时 暂时不支持直接从github的源码中安装。 在“代码目录”中创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件，并且在文件中写明依赖包的包名及其版本号，格式为“包名==版本号”。
准备模型训练代码 预置框架启动文件的启动流程说明 开发用于预置框架训练的代码 开发用于自定义镜像训练的代码 自定义镜像训练作业配置节点间SSH免密互信 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
代码运行常见错误 Notebook无法执行代码，如何处理？ 运行训练代码，出现dead kernel，并导致实例崩溃 如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误？ 开发环境提示空间不足，如何解决？ 如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃？ 使用Wind
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。
遵循了“single-file policy”原则。该设计原则更推荐直接复制粘贴代码，而不是进行抽象处理。因此，与模型前向运算相关的所有源代码都被直接复制粘贴到同一个文件中，而不是调用某些抽象提取出的模块化库。Diffusers的这种设计原则的好处是代码简单易用、对代码贡献者友好
Notebook无法执行代码，如何处理？ 当Notebook出现无法执行时，您可以根据如下几种情况判断并处理。 如果只是Cell的执行过程卡死或执行时间过长，如图1中的第2个和第3个Cell，导致第4个Cell无法执行，但整个Notebook页面还有反应，其他Cell也还可以单击
使用Notebook代码样例 在AI Gallery中，您可以查找并直接打开使用Notebook实例。 前提条件 注册并登录华为云，详细操作请参见准备工作。 打开Notebook实例 登录“AI Gallery”。 选择“资产集市 > Notebook”，进入Notebook页面
模型推理代码编写说明 本章节介绍了在ModelArts中模型推理代码编写的通用方法及说明，针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例（包含推理代码示例），请参见自定义脚本代码示例。本文在编写说明下方提供了一个TensorFlow引擎的推理代码示例以及一个在推理脚本中自定义推理逻辑的示例。
状态码 状态码如表1那所示。 表1 状态码 状态码 编码 状态码说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端，它的部分请求已经被服务器接收，且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如，切换到HTTP的新版本协议。
Notebook运行代码报错，在'/tmp'中到不到文件 问题现象 使用Notebook运行代码，报错： FileNotFoundError: [Error 2] No usable temporary directory found in ['/tmp', '/var/tmp'
Notebook无法执行代码，如何处理？ 当Notebook出现无法执行时，您可以根据如下几种情况判断并处理。 如果只是Cell的执行过程卡死或执行时间过长，如图1中的第2个和第3个Cell，导致第4个Cell无法执行，但整个Notebook页面还有反应，其他Cell也还可以单击
训练代码中，如何获取依赖文件所在的路径？ 由于用户本地开发的代码需要上传至ModelArts后台，训练代码中涉及到依赖文件的路径时，用户设置有误的场景较多。因此推荐通用的解决方案：使用os接口得到依赖文件的绝对路径，避免报错。 以下示例展示如何通过os接口获得其他文件夹下的依赖文件路径。
下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码，并将以上源码打包至镜像环境中。 若用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 Notebook中构建新镜像方案
训练作业失败，如何使用开发环境调试训练代码？ 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VsCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。
开发用于预置框架训练的代码 当您使用ModelArts Standard提供的预置框架创建算法时，您需要提前完成算法的代码开发。本章详细介绍如何改造本地代码以适配ModelArts上的训练。 创建算法时，您需要在创建页面提供代码目录路径、代码目录路径中的启动文件、训练输入路径参数
运行训练代码，出现dead kernel，并导致实例崩溃 在Notebook实例中运行训练代码，如果数据量太大或者训练层数太多，亦或者其他原因，导致出现“内存不够”问题，最终导致该容器实例崩溃。 出现此问题后，系统将自动重启Notebook，来修复实例崩溃的问题。此时只是解决了崩
自定义脚本代码示例 Tensorflow TensorFlow存在两种接口类型，keras接口和tf接口，其训练和保存模型的代码存在差异，但是推理代码编写方式一致。 训练模型（keras接口） 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
运行训练代码，出现dead kernel，并导致实例崩溃 在Notebook实例中运行训练代码，如果数据量太大或者训练层数太多，亦或者其他原因，导致出现“内存不够”问题，最终导致该容器实例崩溃。 出现此问题后，系统将自动重启Notebook，来修复实例崩溃的问题。此时只是解决了崩溃问题，如果重新运行训练代码仍将失败。
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