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opencv的cv2.imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。 解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式， 而matplotlib显示的是RGB格式。 Python语言： 1 2 3
该日志表示数据集中的有效样本量为0，可能有如下原因： 数据未标注。 标注的数据是不符合规格的（如目标检测算法要求标注为矩形框，但是提供数据标注为非矩形框）。 处理方法 请您检查数据是否已标注，或检查数据标注是否符合算法要求。 父主题： 预置算法运行故障
l/cuda'。 原因分析 从日志报错信息No CUDA runtime is found分析，是cuda runtime没有找到。 处理方法 建议您按以下步骤排查处理： 确认部署在线服务时是否选择了GPU规格。 在customize_service.py中添加一行代码os.system('nvcc
预测的数据行数小于window超参值时，日志中有报错信息：ERROR: data is shorter than windows 。 处理方法 增加预测数据行数大于训练作业window超参值。 重建训练作业，修改window超参值。 父主题： 服务预测
Turbo按钮置灰不可操作。 图3 关联SFS Turbo状态 原因分析 ModelArts缺少SFS Turbo委托权限导致关联或解除关联失败。 处理方法 需要您给ModelArts配置SFS Turbo委托权限，配置步骤请参考最佳实践的“委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo”章节。
endpoint: obs. xxxx.com”。 原因分析 出现该问题的可能原因： 直接在OBS上写tensorboard文件，存在不稳定的风险。 处理方法 建议先将Tensorboard文件写到本地，然后再复制回OBS。 建议与总结 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。
该报错信息表示验证集中有label在训练集中不存在，可能由于在发布数据集版本进行数据切分时，训练集比例填写为0导致发布的数据全部为验证集，所以出现上述报错。 处理方法 重新发布数据，切分比例为0.8 或者0.9重新创建训练作业进行训练。 父主题： 训练作业运行失败
使用ModelArts平台训练算法训练耗时增加。 原因分析 可能存在如下原因： 平台上的代码经过修改优化、训练参数有过变更。 训练的GPU硬件工作出现异常。 处理方法 请您对作业代码进行排查分析，确认是否对训练代码和参数进行过修改。 检查资源分配情况（cpu/mem/gpu/snt9/infiniband）是否符合预期。
mpressor量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： git clone https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd llm-compressor pip install
基于release()方法，提供了release_and_run()方法，支持用户在开发态发布并运行工作流，节省了前往console配置执行的操作。 使用该方法时需要注意以下几个事项： Workflow中所有出现占位符相关的配置对象时，均需要设置默认值，或者直接使用固定的数据对象 方法的执行依
/v2/{project_id}/pools/{pool_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 资源池名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型
完成构建任务，构建超时中断，即会出现“Model image build task timed out”提示，不显示详细的构建日志。 处理方法 预先准备需要编译下载的依赖包，减少依赖包下载和编译的时间。可通过线下wheel包方式安装运行环境依赖。线下wheel包安装，需确保wheel包与模型文件放在同一目录。
exist. 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 桶中的对象不存在，请检查OBS路径中的内容是否存在。具体错误码请参见OBS官方文档。 处理方法 检查OBS路径及内容格式是否正常。 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐
nanosecond timestamp: 1-01-02 13:20:00 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 时间值越界，请参考官方文档。 处理方法 校验时间数据，pandas以纳秒表示时间戳。 最小时间：1677-09-22 00:12:43.145225 最大时间：2262-04-11
model stream execute failed] 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 数据读入的速度跟不上模型迭代的速度。 处理方法 减少预处理shuffle操作。 dataset = dataset.shuffle(buffer_size=x) 关闭数据预处理开关，可能会影响性能。
opencv的cv2.imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。 解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式， 而matplotlib显示的是RGB格式。 Python语言： 1 2 3
问题现象 创建训练作业界面没有云存储名称和挂载路径这两个选项。 原因分析 用户的专属资源池没有进行网络打通，或者用户没有创建过SFS。 处理方法 在专属资源池列表中，单击资源池“ID/名称”，进入详情页。单击右上角“配置NAS VPC”，检查是否开启了NAS VPC。详情页面的“NAS
下载SD基础模型，SD基础模型的官网下载地址。 https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors https://huggingface.c
提示当前专属资源池未初始化开发环境，请到专属资源池页面初始化开发环境。 原因分析 新购买的专属资源池，需要初始化环境才能用于创建Notebook。 解决方法 请到专属资源池页面初始化开发环境。 进入“专属资源池”页面，单击目标资源池“操作”列的“更多 > 设置作业类型”。 在“设置作业类型”页
中。 OSError:[Errno 28] No space left on device 原因分析 数据下载至容器的位置空间不足。 处理方法 请排查是否将数据下载至“/cache”目录下，GPU规格资源的每个节点会有一个“/cache”目录，空间大小为4TB。并确认该目录下并发
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