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内存占用满。 处理方法 当出现此错误时，Notebook会自动恢复，您可以刷新页面，等待几分钟。 由于出现此错误，常见原因是内存占用满导致的，您可以尝试使用如下方法，从根本上解决错误。 方法1：将Notebook更换为更高规格的资源。 方法2：可以参考如下方法调整代码中的参数，减
ion 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 instance_id 是 String 实例ID。 请求消息 请求参数如表2所示。 表2 请求参数 参数 是否必选
如果本地为Linux系统，见原因分析二。 原因分析一 自动安装VS Code插件ModelArts-HuaweiCloud失败。 解决方法一 方法一：检查VS Code网络是否正常。在VS Code插件市场上搜索ModelArts-HuaweiCloud，如果显示如下则网络异常，请切换代理或使用其他网络。
附录：训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
附录：训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
附录：微调训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
附录：训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
右键单击该文件，选择Install Extension VSIX。 方法二：设置远端默认安装的插件 按照在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code远端默认安装的插件？配置，即会在连接远端时自动安装，减少等待时间。 方法三：VS Code官网排查方式https://code.visualstudio
附录：训练常见问题 问题1：在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法： 容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 instance_id 是 String 实例ID。 请求消息 无请求参数。 响应消息 响应参数如表2所示。 表2
作业调度到该节点而受到影响，并且使本次作业不受污点影响。当前可识别的故障类型如下，可通过隔离码及对应检测方法定位故障。 表1 隔离码 隔离码 分类 子类 异常中文描述 检测方法 A050101 GPU 显存 GPU ECC错误。 通过nvidia-smi -a查询到存在Pending
会导致实例重启，ImageNet数据集大小超过该限制，因此建议用线下资源调试、或用小批量数据集在Notebook调试（Notebook调试方法与使用Notebook进行代码调试、使用Notebook进行代码调试相同）。 创建训练任务 登录ModelArts管理控制台，检查当前账号
大小分为两部分：镜像大小和容器中新安装文件的大小。因此有两种方法来解决该问题： 减少容器中新安装文件的大小 删除用户在Notebook新安装的内容，比如用户在Notebook中下载了很多文件，可以将这些文件删除。这种方法仅适用于除/home/ma-user/work和/cache
ames 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 job_id 是 Long 训练作业的ID。 version_id 是 Long 训练作业的版本ID。 请求消息
ame} 参数说明如表1所示。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 config_name 是 String 训练作业参数的名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型
_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 instance_id 是 String 实例ID。 请求消息 请求参数如表2所示 表2 请求参数 参数 是否必选
JupyterLab浏览器左侧导航无法打开checkpoints 操作步骤： 打开Terminal，用命令行进行操作。 方法一：执行cd checkpoints命令打开checkpoints文件夹。 方法二：新建一个文件夹，移动checkpoints文件夹的数据到新建的文件夹下。 执行mkdir xx
ame} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 config_name 是 String 训练作业参数的名称。 请求消息 无请求参数。 响应消息 响应参数如表2所示。
e_id} 参数说明如表1所示 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 instance_id 是 String 实例ID。 请求消息 无请求参数。 响应消息 响应参数如表2所示。 表2
-log 参数说明如表1所示。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 job_id 是 Long 训练作业的ID。 version_id 是 Long 训练作业的版本ID。 表2 Query参数
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