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查询服务日志 查询当前服务对象的日志信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据部署在线服务生成的服务对象进行查询服务日志 1 2 3 4 5 6 7 from
在Linux上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在Linux操作系统的PC中安装配置Grafana。 前提条件 一台可访问外网的Ubuntu服务器。如果没有请具备以下条件： 准备一台ECS服务器（建议规格选8U或者以上，镜像选择Ubuntu，建议选择22.04版本，本
训练过程中无法找到so文件 问题现象 ModelArts训练作业运行时，日志中遇到如下报错，导致训练失败： libcudart.so.9.0 cannot open shared object file no such file or directory 原因分析 编译生成s
确读取，可能报错找不到路径。 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：
查询镜像详情 功能介绍 查询镜像详情。 接口约束 暂无约束 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。 URI GET /v1/{project_id}/images/{id}
查询服务事件日志 功能介绍 查询服务事件日志，包含服务的操作记录及部署过程中的关键动作、部署失败原因。 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。 URI GET /v1
-config-server升级到高版本，出现SSH链接故障无法访问。 原因分析 查看yum命令历史，发现执行了“yum update -y”，“yum update -y”命令是用于在Linux操作系统上更新软件包的命令。其中，选项-y表示在更新时自动确认所有提示信息，而不需要手动输入“y”确认。
查询模型详情 查询当前模型对象的信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据导入模型生成的模型对象进行模型详情查询 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts
迁移过程使用工具概览 基础的开发工具在迁移的预置镜像和开发环境中都已经进行预置，用户原则上不需要重新安装和下载，如果预置的版本不满足要求，用户可以执行下载和安装与覆盖操作。 模型自动转换评估工具Tailor 为了简化用户使用，ModelArts提供了Tailor工具，将模型转换、
远程连接执行前，会自动在（Windows：C:\Users\{{user}}\.ssh或者downloads；Mac/Linux: Users/{{user}}/.ssh或者downloads）目录下根据密钥名称查找密钥文件。 如果找到则直接使用该密钥打开新窗口并尝试连接远程实例，此时无需选择密钥。 图7 远程连接Notebook实例
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。 解决方法 解决方法一： 请将密钥放在如下路径或其子路径下： Windows：C:\Users\{{user}} macOS/Linux： Users/{{user}} 解决方法二：
查询API 功能介绍 查询指定API详情。 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。 URI GET /v1/{project_id}/app-auth/{service_id}/apis/{api_id}
USER root # copy MLNX_OFED_LINUX-4.3-1.0.1.0-ubuntu16.04-x86_64.tgz to docker image RUN tar xzvf MLNX_OFED_LINUX-4.3-1.0.1.0-ubuntu16.04-x86_64
响应Body参数 参数 参数类型 描述 count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总数量。 total_count Integer 当前查询结果的数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 engine_runtimes Array of
如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误？ 问题现象 Notebook中，运行训练代码出现如下错误。 cudaCheckError() failed : no kernel image is available for execution on the device
OBS复制过程中提示“BrokenPipeError: Broken pipe” 问题现象 训练作业在使用MoXing复制数据时，日志中出现报错“BrokenPipeError: [Errno xx] Broken pipe”。 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 在大规模分布
h) 查询onnx模型的输入信息。 # 查询onnx模型的输入信息 t.get_model_input_info() 图1 查询onnx模型的输入输出信息 查询onnx模型的输出信息。 # 查询模型的输出信息 t.get_model_output_info() 图2 查询onnx模型的输出信息
T。 查看可用IP数量（可选） 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”，进入“网络”页签，单击网络列表中某个网络操作列的“更多 > 查看可用IP数量”，可以看到该网络所在的网段中可以使用的IP地址数量。 图3 查看可用IP数量
是否符合预期。 通过CloudShell登录到Linux工作页面，检查GPU工作情况： 通过输入“nvidia-smi”命令，查看GPU工作是否异常。 通过输入“nvidia-smi -q -d TEMPERATURE”命令， 查看TEMP参数是否存在异常， 如果温度过高，会导致训练性能下降。
Code安装指导如下： 图2 Windows系统下VS Code安装指导 Linux系统下，执行命令sudo dpkg -i code_1.85.2-1705561292_amd64.deb安装。 Linux系统用户，需要在非root用户进行VS Code安装。 父主题： 通过VS
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