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to process the new request 原因分析 该报错是因为发送预测请求后，服务出现停止后又启动的情况。 处理方法 需要您检查服务使用的镜像，确定服务停止的原因，修复问题。重新创建模型部署服务。 父主题： 服务部署
timm==0.4.12 termcolor==1.1.0 yacs==0.1.8 准备run.sh文件中所需要的obs文件路径。 准备imagenet数据集的分享链接 勾选要分享的imagenet21k_whole数据集文件夹，单击分享按钮，选择分享链接有效期，自定义提取码，例如123456，单击“复制链接”，记录该链接。
docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
令 ma-cli configure鉴权命令 ma-cli image镜像构建支持的命令 ma-cli ma-job训练作业支持的命令 ma-cli dli-job提交DLI Spark作业支持的命令 使用ma-cli obs-copy命令复制OBS数据 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试
py中添加一行代码os.system('nvcc -V)查看该镜像的cuda版本（customize_service.py编写指导请见模型推理代码编写说明）。 确认该cuda版本与您安装的mmcv版本是否匹配。 部署时是否需要使用GPU，取决于的模型需要用到CPU还是GPU，以及推理脚本如何编写。
查询服务列表 部署服务 查询支持的服务部署规格 查询服务详情 更新服务配置 删除服务 更新模型服务的单个属性 查询专属资源池列表 查询服务事件日志 启动停止边缘节点服务实例 查询服务更新日志 添加资源标签 删除资源标签 查询推理服务标签 查询推理VPC访问通道信息的API
分布式模型训练 分布式训练功能介绍 创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 创建多机多卡的分布式训练（DistributedDataParallel） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 父主题：
Lite Server资源使用 LLM/AIGC/数字人基于Server适配NPU的训练推理指导 GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导
资源标签管理 查询资源池的所有标签 查询资源池上的标签
Calling扩展大语言模型交互能力 Function Calling介绍 在Dify中配置支持Function Calling的模型使用 通过Function Calling扩展大语言模型对外部环境的理解
MoXing 使用MoXing复制数据报错 如何关闭Mox的warmup Pytorch Mox日志反复输出 moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow，如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune？ 训练作业使用MoXing复制数据较慢，重复打印日志
训练作业运行失败排查指导 训练作业运行失败，出现NCCL报错 自定义镜像训练作业失败定位思路 使用自定义镜像创建的训练作业一直处于运行中 使用自定义镜像创建训练作业找不到启动文件 训练作业的监控内存指标持续升高直至作业失败 订阅算法物体检测YOLOv3_ResNet18(Ascend)训练失败报错label_map
云上迁移适配故障 无法导入模块 训练作业日志中提示“No module named .*” 如何安装第三方包，安装报错的处理方法 下载代码目录失败 训练作业日志中提示“No such file or directory” 训练过程中无法找到so文件 ModelArts训练作业无法解析参数，日志报错
Ctrl+Shift+P，macOS：Cmd+Shift+P），搜索“Kill VS Code Server on Host”，选择出问题的实例进行自动清除，然后重新进行连接。 图1 清除异常的实例 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
False,Task is running.” 使用自定义镜像创建Notebook后打开没有kernel 用户自定义镜像自建的conda环境会查到一些额外的包，影响用户程序，如何解决？ 用户使用ma-cli制作自定义镜像失败，报错文件不存在（not found） 用户使用torch报错Unexpected
节点池管理 查询OS的配额
产品变更公告 网络调整公告 预测API的域名停用公告
下则网络异常，请切换代理或使用其他网络。 操作完成后再次执行搜索，如果显示如下则网络正常，请回到ModelArts控制台界面再次单击界面上的“VS Code接入”按钮。 方法二：出现如下图报错，是由于VS Code版本过低，建议升级VS Code版本为1.57.1或者最新版。 原因分析二
NPU训练指导（6.3.912） Qwen-VL基于DevServer适配PyTorch NPU的Finetune训练指导(6.3.912) Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch NPU的推理指导（6.3.909） MiniCPM-V2.6基于DevServer适配PyTorch
历史文档待下线 ModelArts与其他服务的关系 如何上传数据至OBS？
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