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Notebook运行代码报错，在'/tmp'中到不到文件 问题现象 使用Notebook运行代码，报错： FileNotFoundError: [Error 2] No usable temporary directory found in ['/tmp', '/var/tmp'
本时，可能会出现兼容性问题。在使用Ubuntu20.04时，建议手动控制内核的更新。 禁用自动更新可能会导致您的系统变得不安全，因为您需要手动安装重要的安全补丁。在禁用自动更新之前，请确保您已了解其中的风险。 操作步骤 在Ubuntu 20.04上禁止内核自动升级，步骤如下： 禁
${TRAIN_URL} 把run.sh放到/opt目录，在实际启动任务的时候，使用以下命令启动任务即可： bash –x /opt/run.sh 把run.sh放到/root目录，可以在原镜像里增加一层，这一层就只是COPY这个run脚本。在基础镜像里可以一起把obsutil安装、配置好。参考如下dockerfile：
上传镜像完成后，返回容器镜像服务控制台，在“我的镜像”页面，执行刷新操作后可查看到对应的镜像信息。 上传数据和算法至SFS ECS服务器已挂载SFS，请参考在ECS服务器挂载SFS Turbo存储。 已经在ECS中设置权限，请参考在ECS中设置ModelArts用户可读权限。 已
在ModelArts Standard上运行GPU多机多卡训练作业 操作流程 准备工作： 购买服务资源（VPC/SFS/OBS/SWR/ECS） 配置权限 创建专属资源池（打通VPC） ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具
“规格类型”和“节点数量”根据训练计划使用的资源选择。 在ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS服务器挂载SFS Turbo存储后，支持将训练所需的数据通过ECS上传至SFS Turbo。 检查云服务环境。 ECS服务器和SFS的共享硬盘在相同的VPC或者对应VPC能够互联。 ECS服务器基础镜像用的是Ubuntu
日志提示"No CUDA-capable device is detected" 问题现象 在程序运行过程中，出现如下类似错误。 1.‘failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected’
Server提供多样化的xPU裸金属服务器，赋予用户以root账号自主安装和部署AI框架、应用程序等第三方软件的能力，为用户打造专属的云上物理服务器环境。用户只需轻松选择服务器的规格、镜像、网络配置及密钥等基本信息，即可迅速创建弹性裸金属服务器，获取所需的云上物理资源，充分满足算法工程师在日常训练和推理工作中的需求。
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？ 问题现象 用户的自定义镜像运行在Notebook里会查到一些额外的pip包。如下图所示，左侧为自定义镜像运行在本地环境，右侧为运行在Notebook里。 可能原因 Notebook自带moxing、m
建议把调试过程中的修改点通过Dockerfile固化到容器构建正式流程，并重新测试。 确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题，那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入镜像的文件是否在正确的位置、是否有正确的权限。 训练场景主要查看自研的依赖包是否正常，查看pip
同步Lite Server服务器状态 Lite Server为一台弹性裸金属服务器，当用户在云服务器页面修改了裸金属服务器状态后，您可通过“同步”功能，同步其状态至ModelArts。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“AI专属资源池 > 弹性节点 Server”，进入“节点”列表页面。
点创建训练作业开始到变成运行中的时间（资源充足、镜像已缓存）。 20秒 训练列表页打开 已有50条训练作业，单击训练模块后的时间。 6秒 日志加载 作业运行中，已经输出1兆的日志文本，单击训练详情页面需要多久加载出日志。 2.5秒 训练详情页 作业运行中，没有用户日志情况下，在ModelAr
MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 问题现象 使用kv_store = mxnet.kv.create('dist_async')方式创建“kvstore”时程序被阻塞。如，执行如下代码，如果无法输出“end”，表明程序阻塞。 print('start') kv_store
训练作业找不到GPU 问题现象 训练作业运行出现如下报错： failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected 原因分析 根据错误信息判断，报错原因为训练作业运行程序读取不到GPU。 处理方法
该示例中Workflow包含了五个节点（节点相关定义已省略），在policy中定义了两个预置场景：模型训练和服务部署，工作流发布至运行态后，部分运行的开关默认关闭，节点全部运行。用户可在权限管理页面打开开关，选择指定的场景进行运行。 部分运行能力支持同一个节点被定义在不同的运行场景中，但是需要用户自行保证节点
当您使用专属资源池创建作业时（如训练作业），如果需要作业运行过程中需要专属资源池访问外网，可打通VPC的方式，使得专属资源池和已绑定EIP的弹性云服务器处于同一VPC内，实现专属资源池访问外网。 前提条件 已拥有需要部署SNAT的弹性云服务器。 待部署SNAT的弹性云服务器操作系统为Linux操作系统。
在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态，向服务发起推理请求，报错“ModelArts.4206”。 原因分析 ModelArts.4206表示该API的请求流量超过了设定值。为了保证服务的平稳运行，ModelArts对单个API的推理请求流量做了限制，同时为了保证推理服务可以稳定运行在合理区间，
error" 问题现象 在程序运行过程中，刷出大量错误日志“[ModelArts Service Log]modelarts-pipe: write line error”。并且问题是必现问题，每次运行到同一地方的时候，出现错误。 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 程序运行过程中，产生了
ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍 ModelArts中预置的训练基础镜像如下表所示。
04版本，本地存储100G），具体操作请参考《购买弹性云服务器》。 购买弹性公网IP，并绑定到购买的弹性云服务器ECS上，具体操作请参见《弹性公网IP快速入门》。 操作步骤 将本地命令复制至ECS服务器请参考如下方法： 在ECS桌面单击“复制粘贴”，使用快捷键“Ctrl+V”将命令粘贴至窗口
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