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打开Notebook实例提示token不存在或者token丢失如何处理？ 问题现象 把已打开的Notebook url发送给他人使用，他人无法打开，报错“……lost token or incorrect token……”。 原因分析 原因是由于其他人没有此账号的令牌导致。 解决方案
如何保证自定义镜像能不因为超过35G而保存失败？ 可以从如下几方面考虑： 请选择较小的基础镜像创建Notebook实例，这样在实例中可操作的空间才会大，可自由安装的包才能更多，一般建议原始的启动Notebook的基础镜像在SWR侧查看大小不要超过6G。 镜像保存主要保存在/hom
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GPU编号。如果未进行添加配置则该编号对应的GPU不可用。 父主题： GPU相关问题
它允许支持P2P(Peer-to-Peer)的NVIDIA GPU直接进行内存访问(DMA)。这意味着数据可以直接在多个GPU之间传输，而无需经过CPU或系统内存，这可以显著降低延迟并提高带宽。 所以既然nccl-tests能正常测试， 但是达不到预期，可能是nv_peer_mem异常。
在ModelArts训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕？ 您可以在训练作业启动文件的脚本中，通过如下方式获取复制和被复制文件夹大小，根据结果判断是否复制完毕： import moxing as mox mox.file.get_size('obs://bucket_name/obs_file'
面的内容？ 原因分析 通过OBS导入模型时，ModelArts会将指定的OBS目录下的所有文件和文件夹复制到镜像中的指定路径下，镜像内路径可以通过self.model_path获取。 处理方法 获取镜像内的路径方法见模型推理代码编写说明。 父主题： 模型管理
集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建，此处仅为举例。 ├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes
集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建，此处仅为举例。 ├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes
集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建，此处仅为举例。 ├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes
日志提示“label_map.pbtxt cannot be found” 问题现象 使用目标检测算法训练时，训练作业日志运行出现如下报错：ERROR:root:label_map.pbtxt cannot be found. It will take a long time to
发布需求 如果你已经注册成为了AI Gallery平台上的合作伙伴，你可以在AI Gallery上发布你的需求。 在“AI Gallery”页面中，单击右上角“我的Gallery > 我的主页”进入个人中心页面。 左侧菜单栏选择“我的需求”进入我的需求列表页，单击右上方的“发布”，进入发布需求页面。
可用，导致预检失败。 处理方法 通过给训练作业加环境变量“MA_DETECT_TRAIN_INJECT_CODE”并将对应的值设置成0，就可以将预检功能关闭。环境变量说明参考查看训练容器环境变量。 父主题： Ascend相关问题
集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建，此处仅为举例。 ├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes
集结构。此处以qwen-14b举例。 obs://${bucket_name}/${folder-name}/ #OBS桶名称和文件目录可以自定义创建，此处仅为举例。 ├── config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes
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。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题：
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。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题：
注册伙伴 仅当暂未注册伙伴的用户可以注册伙伴。 在“AI Gallery”页面中，单击右上角“我的Gallery > 我的主页”进入个人中心页面。 左侧菜单栏选择“解决方案”进入解决方案列表页，单击右上方“发布”进入合作伙伴申请页面。 如果已经是伙伴用户，则会进入发布解决方案页面。
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。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题：
在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。 为
ModelArts部署在线服务时，如何避免自定义预测脚本python依赖包出现冲突？ 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
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