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用户本地PC或服务器的操作系统中建议先安装Python环境,详见VSCode官方指导。 创建一个Notebook实例,并开启远程SSH开发。该实例状态必须处于“运行中”,具体参见创建Notebook实例章节。
_cuda_getDeviceCount() > 0 False 原因分析 Error 802原因为缺少fabricmanager,可能由于以下原因导致nvidia-fabricmanager.service不工作: 可能系统资源不足、如内存不足、内存泄露。
原因分析 自定义镜像导入不支持配置运行时依赖,系统不会自动安装所需要的pip依赖包。 处理方法 重新构建镜像。 在构建镜像的dockerfile文件中安装pip依赖包,例如安装Flask依赖包。
调用该API需要在IAM系统里配置Security Administrator权限。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。
如果操作系统为Linux aarch64,请下载mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64.tar.gz。 如果操作系统为Linux x86_64,请下载mindspore-lite-2.2.10-linux-x64.tar.gz。
原因分析 ModelArts部署使用的是容器化部署,容器运行时有空间大小限制,当用户的模型文件或者其他自定义文件,系统文件超过Docker size大小时,会提示镜像内空间不足。
本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器(Ubuntu20.04系统)如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA 515+CUDA 11.7”。 操作步骤 卸载原有版本的NVIDIA和CUDA。
在训练代码目录下放置“pip-requirements.txt”文件后,在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令,以安装用户指定的Python Packages。
若用户的机器或资源池无法连通网络,并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下,用户则需要找到已联网的机器(本章节以Linux系统机器为例)提前下载资源,以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。
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。 如果您需要解决“内存不够”的问题,建议您创建一个新的Notebook,使用更高规格的资源池,比如专属资源池来运行此训练代码。
GPU A系列裸金属服务器使用CUDA cudaGetDeviceCount()提示CUDA initializat失败 问题现象 在A系列GPU裸金属服务器上,系统环境是ubuntu20.04+nvidia515+cuda11.7,使用Pytorch2.0时出现如下错误: CUDA
系统自动从资源参数的“实例数”中读取。 “MA_NUM_HOSTS=4” VC_TASK_INDEX 当前容器索引,容器从0开始编号。单机训练的时候,该字段无意义。在多机作业中,用户可以根据这个值来确定当前容器运行的算法逻辑。
保障客户系统应用大模型的成本效率,按需收费,按需扩缩的灵活成本效益资源配置方案,有效避免了资源闲置与浪费,降低了进入AI领域的门槛。
原因分析二:当操作系统为macOS/Linux时,可能是密钥文件或放置密钥的文件夹权限问题,请参考解决方法二处理。
智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。
以Linux x86_64架构的操作系统为例,获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。
系统会在训练作业启动前,自动将存储位置中的文件目录挂载到训练容器中指定路径。 图2 设置训练“SFS Turbo” 当前训练作业支持挂载多个弹性文件服务SFS Turbo,文件系统支持重复挂载,但挂载路径不可重复。文件系统目录需指定已存在的目录,否则会导致训练作业异常。
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第二条命令为重新生成GRUB引导程序的配置文件,用于在启动计算机时加载操作系统, 命令将使用新安装的内核镜像更新GRUB的配置文件,以便在下次启动时加载新的内核。 父主题: Lite Server
以Linux x86_64架构的操作系统为例,获取Docker安装包。您可以执行以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。