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out"如何解决? 问题现象 原因分析 原因分析一:实例配置的白名单IP与本地网络访问IP不符。 解决方法:请修改白名单为本地网络访问IP或者去掉白名单配置。 原因分析二:本地网络不通。 解决方法:检查本地网络以及网络限制。 父主题: VS Code连接开发环境失败故障处理
failed”。 原因分析 可能是所在环境的网络有问题,无法自动下载VS Code Server,请手动安装。 解决方法 打开VS Code,选择“Help>About”,并记下“Commit”的ID码。 确认创建Notebook实例使用的镜像的系统架构,可以在Notebook中打开Terminal,通过命令uname
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
locally"超过10分钟以上,如何解决? 问题现象 原因分析 当前本地网络原因,导致远程自动安装VS Code Server时间过长。 解决方法 打开VS Code,选择“Help>About”,并记下“Commit”的ID码。 确认创建Notebook实例使用的镜像的系统架构,可以在Notebook中打开Terminal,通过命令uname
处理方法 在Euler2.8操作系统,NetworkManagre-config-server是一个无用的软件包,无需安装 。执行以下命令卸载NetworkManagre-config-server,并重启NetworkManager服务,重新尝试SSH连接,验证网络是否恢复。 # 卸载
802原因为缺少fabricmanager,可能由于以下原因导致nvidia-fabricmanager.service不工作: 可能系统资源不足、如内存不足、内存泄露。 硬件故障、如IB网络或者GPU互联设备故障等。 没安装nvidia-fabricmanager组件或被误卸载。 处理方法 如果未安装
在Notebook中的运行文件超过指定大小就会提示此报错。 jupyter页面打开时间太长。 网络环境原因,是否有连接网络代理。 解决方法 关掉插件然后重新保存。 减少文件大小。 重新打开jupyter页面。 请检查网络。 父主题: 环境配置故障
资源池的详情页面查看“网络”获取。 条件二:SFS Turbo网段不能与172网段重叠,否则会和容器网络发生冲突,因为容器网络使用的是172网段。 如果不满足条件,则修改SFS Turbo的VPC网段,推荐网段为10.X.X.X。具体操作请参见修改虚拟私有云网段。 如果满足条件,则继续下一步。
离线训练安装包准备说明 在华为公有云平台,申请的资源一般要求连通网络。因此用户在准备环境时可以运行 scripts/install.sh 直接下载安装资源,或通过 Dockerfile 下载安装资源并构建一个新的镜像。 若用户的机器或资源池无法连通网络,并无法git clone下载代
问题现象 在Vnt1 GPU裸金属服务器(Ubuntu18.04系统),安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc - V”显示正确的安装信息,然后使用Pytorch下述命令验证cuda有效性: print(torch.cuda.is_available())
ModelArts提供了一个免费的共享网络代理服务。借助这个代理,开发者可以更加便捷地下载所需的各类资源,助力开发工作的顺利进行。 由于该网络代理免费且共享,其性能会受到实时访问量大小的显著影响。当众多用户同时使用代理进行资源下载时,网络带宽会被大量占用,从而导致代理速度下降,
“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”,在“网络”页签,单击网络列表中某个网络操作列的“打通VPC”。 图1 打通VPC 在打通VPC弹框中,打开“打通VPC”开关,在下拉框中选择可用的VPC和子网。 需要打通的对端网络不能和当前网段重叠。 图2 打通VPC参数选择 如果
云服务使用SFS Turbo,完成委托权限配置。 关联SFS Turbo功能,仅适用于HPC型的文件系统。 一个SFS盘最多可关联1个网络。 在“网络”页签,单击网络列表中某个网络操作列的“更多 > 关联SFS Turbo”。 在“关联SFS Turbo”弹窗中,选择SFS Turbo。如果没有SFS
上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch,训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 准备工作 准备一套可以连接外部网络,装有Linux系统并安装18.09.7及以上版本docker的虚拟机或物理机用作镜像构建节点,以下称“构建节点”。 可以通过执行docker pull、apt-get
ModelArts训练专属资源池如何与SFS弹性文件系统配置对等链接? 配置训练专属资源池与SFS弹性文件系统的对等链接,需要资源池打通VPC,使得资源池与SFS弹性文件系统所配置的VPC相同。配置完成后,在创建训练作业时,就可以看到SFS的配置选项。 打通VPC步骤请参考打通VPC。
模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项,增加决策树的深度,增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法,使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归,用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征,使输入数据具有更强的表达能力。 特征
Server上配置DCGM监控,用于监控Lite Server上的GPU资源。 DCGM是用于管理和监控基于Linux系统的NVIDIA GPU大规模集群的一体化工具,提供多种能力,包括主动健康监控、诊断、系统验证、策略、电源和时钟管理、配置管理和审计等。 约束限制 仅适用于GPU资源监控。 前提条件 裸
集群规模:50|200|1000|2000 集群网络模式:容器隧道网络|VPC 分布式训练时仅支持容器隧道网络 集群转发模式:iptables|ipvs gpu-beta gpu-driver rdma-sriov-dev-plugin 插件版本匹配关系请见表3。 gp-ant1 RoCE 操作系统:EulerOS
专属资源池关联SFS Turbo时显示异常,关联失败。 图1 关联异常 图2 报错提示 问题现象2 网络操作解除关联SFS Turbo后状态仍显示已关联且无报错信息,而解除关联按钮置灰不可操作。同时该网络的解除关联SFS Turbo按钮置灰不可操作。 图3 关联SFS Turbo状态 原因分析
升级、回退、卸载os-node-agent。 导致驱动升级、故障检测、指标采集、节点运维功能异常。 高 联系华为云技术支持重装os-node-agent。 升级、回退、卸载rdma-sriov-dev-plugin。 可能影响容器内使用RDMA网卡。 高 联系华为云技术支持重装rd