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如何在CodeLab上安装依赖？ ModelArts CodeLab中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境，您也可以使用pip install在Notebook或Terminal中安装依赖包。 在Notebook中安装 在总览页面进入CodeLab。 在“Noteb
VS Code中设置远端默认安装的插件 在VS Code的配置文件settings.json中添加remote.SSH.defaultExtensions参数，如自动安装Python和Maven插件，可配置如下。 "remote.SSH.defaultExtensions": [
VSCode远程连接时卡顿，或Python调试插件无法使用如何处理？ 问题现象 VSCode远程连接Notebook时，单击“VS Code接入”跳转至连接界面时一直卡顿，或Python调试插件无法使用。 图1 Python调试插件错误 原因分析 该问题通常由VS Code安装了第三方中文插件引起。
本的固件驱动安装。 图6 检查npu-smi工具 工具检查正常后，进行固件和驱动安装。 固件和驱动安装时，注意安装顺序： 首次安装场景：硬件设备刚出厂时未安装驱动，或者硬件设备前期安装过驱动固件但是当前已卸载，上述场景属于首次安装场景，需按照“驱动->固件”的顺序安装驱动固件。
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，
客户创建了多个虚拟环境，numba库安装在了python-3.7.10中，如图1所示。 图1 查询创建的虚拟环境 解决方案 在Terminal中执行conda deactivate命令退出当前虚拟环境，默认进入base环境。执行pip list命令查询已安装的包，然后安装需要的依赖进行保存，最后切换至指定的虚拟环境后再运行脚本。
从内核中卸载nvidia相关的所有进程。 在安装nvidia驱动时，必须把内核中加载nvidia相关的进程卸载，否则会失败。具体操作请参考卸载nvidia驱动。 若遇到加载到内核的nvidia进程循环依赖，无法从内核中卸载nvidia，此时执行reboot命令重启服务器即可。 安装NVIDIA-515和CUDA-11
Step3：安装ma-cli 在本地环境cmd中执行命令python --version，确认环境已经安装完成Python。（Python版本需大于3.7.x且小于3.10.x版本，推荐使用3.7.x版本） C:\Users\xxx>python --version Python *.*
Step3 安装云端Python插件 在新打开的VS Code界面，单击左侧列表的Extensions选项，在搜索框中输入Python，在下拉列表中单击“Install”进行安装。 图8 安装云端Python插件 如果安装云端的Python插件不成功时，建议通过离线包的方式安装。具体操
专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池 > 弹性集群”，选择创建的专属资源池。 图1 查看专属资源池 在专属池详情页可查看驱动及固件版本。如下图显示Ascend驱动为7.1.0.7.220-23.0.5，表示固件版本为7.1.0.7.220，驱动版本为23
专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池 > 弹性集群”，选择创建的专属资源池。 图1 查看专属资源池 在专属池详情页可查看驱动及固件版本。如下图显示Ascend驱动为7.1.0.7.220-23.0.5，表示固件版本为7.1.0.7.220，驱动版本为23
改。 步骤二：配置运行环境 检查本地环境是否已安装Python。如果环境中没有安装Python，可从Python官网下载并安装合适的Python版本。Python版本需大于3.7.x版本且小于3.10.x版本，推荐使用3.7.x版本。 在本地环境执行命令python --vers
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
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 Code远程使用Notebook实例
专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池 > 弹性集群”，选择创建的专属资源池。 图1 查看专属资源池 在专属池详情页可查看驱动及固件版本。如下图显示Ascend驱动为7.1.0.7.220-23.0.5，表示固件版本为7.1.0.7.220，驱动版本为23
专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台，单击“专属资源池 > 弹性集群”，选择创建的专属资源池。 图1 查看专属资源池 在专属池详情页可查看驱动及固件版本。如下图显示Ascend驱动为7.1.0.7.220-23.0.5，表示固件版本为7.1.0.7.220，驱动版本为23
安装配置Grafana 在Windows上安装配置Grafana 在Linux上安装配置Grafana 在Notebook上安装配置Grafana 父主题： 使用Grafana查看AOM中的监控指标
到370GB/s。 可能原因如下，仅供参考： 驱动程序问题：可能是由于驱动程序没有正确安装或配置，导致NVLINK带宽受限。重新安装nvidia驱动、CUDA和nvidia-fabricmanager等软件后，驱动程序可能已经正确配置，从而解决了这个问题。 硬件问题：如果GPU之
agent_install.sh 安装成功的标志如下： 图1 安装成功提示 在CES界面查看具体的监控项，加速卡类的监控项必须在主机安装加速卡驱动后才会有相关指标。 图2 监控界面 至此，监控插件已经安装完成，相关指标的采集可以在UI界面直接查看或者根据指标值配置相关告警。 父主题： 监控Lite
successful 安装Gallery CLI配置工具 当Gallery CLI配置工具包下载完成后，进入服务器安装工具。不管是ModelArts Lite云服务，还是本地Windows/Linux等服务器，安装操作都相同。 登录服务器，激活python虚拟环境。 conda activate
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