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在Notebook中使用自定义镜像常见问题 不在同一个主账号下,如何使用他人的自定义镜像创建Notebook? 父主题: Standard Notebook
训练作业卡死 训练作业卡死检测定位 复制数据卡死 训练前卡死 训练中途卡死 训练最后一个epoch卡死 父主题: 训练作业
Ascend相关问题 Cann软件与Ascend驱动版本不匹配 训练作业的日志出现detect failed(昇腾预检失败) 父主题: 训练作业
PyCharm Toolkit使用 安装ToolKit工具时出现错误,如何处理? PyCharm ToolKit工具中Edit Credential时,出现错误 为什么无法启动训练? 提交训练作业时,出现xxx isn't existed in train_version错误 提交训练作业报错“Invalid
chown -R ma-user:ma-group /home/ma-user/ws Step2 获取训练镜像 建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}参见镜像地址。 docker pull {image_url} Step3 启动容器镜像 启动容器镜像前请
conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward Step2 获取基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署服务。镜像地址{image_url}参见表1。 docker pull {image_url} Step3 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按
显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
模型适配 MindSpore Lite是华为自研的推理引擎,能够最大化地利用昇腾芯片的性能。在使用MindSpore Lite进行离线推理时,需要先将模型转换为mindir模型,再利用MindSpore Lite作为推理引擎,将转换后的模型直接运行在昇腾设备上。模型转换需要使用converter_lite工具。
基于MindSpore Lite的模型转换 迁移推理业务的整体流程如下: 模型准备 转换关键参数准备 模型转换 推理应用适配 主要通过MindSpore Lite(简称MSLite)进行模型的转换,进一步通过MindSpore Runtime支持昇腾后端的能力来将推理业务运行到昇腾设备上。
训练作业的自定义镜像如何安装Moxing? 为避免自动安装Moxing会影响用户自定义镜像中的包环境,所以自定义镜像需要用户手动安装Moxing。Moxing安装包会在作业启动后放在“/home/ma-user/modelarts/package/”目录下。可在使用Moxing功
MindSpore Lite问题定位指南 在使用MindSpore Lite过程中遇到问题时,可参考MindSpore Lite官网提供的问题定位指南进行问题定位。 父主题: 常见问题
如何查看Notebook使用的cuda版本? 执行如下命令查看环境中的cuda版本。 ll /usr/local | grep cuda 举例: 图1 查看当前环境的cuda版本 如图1所示,当前环境中cuda版本为10.2 父主题: 环境配置相关
9d-24b05d997347 { "description" : "hahaha" } 响应示例 状态码: 200 No Content null 状态码 状态码 描述 200 No Content 错误码 请参见错误码。 父主题: 训练管理
使用SSH连接,报错“Connection reset”如何解决? 问题现象 原因分析 可能是用户网络限制原因。比如部分企业网络的SSH是默认屏蔽的。 解决方法 用户重新进行申请SSH权限。 父主题: VS Code连接开发环境失败故障处理
显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
性能调优总体原则和思路 PyTorch在昇腾AI处理器的加速实现方式是以算子为粒度进行调用(OP-based),即通过Python与C++调用CANN层接口Ascend Computing Language(AscendCL)调用一个或几个亲和算子组合的形式,代替原有GPU的实现方式,具体逻辑模型参考此处。
ModelArts训练作业无法解析参数,日志报错 问题现象 ModelArts训练作业无法解析参数,遇到如下报错,导致无法正常运行: error: unrecognized arguments: --data_url=xxx://xxx/xxx error: unrecognized
在Notebook中添加自定义IPython Kernel 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求,用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。
在开发环境(notebook)申请相同规格的开发环境实例。 在notebook调试用户代码,并找出问题的代码段。 通过关键代码段 + 退出码尝试去搜索引擎寻找解决办法。, 通过训练日志排查问题 通过日志判断出问题的代码范围。 修改代码,在问题代码段添加打印,输出更详细的日志信息。