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OBS其他问题。 请参考OBS服务端错误码或者采集request id后向OBS客服进行咨询。 如果是空间不足。 参考 常见的磁盘空间不足的问题和解决办法章节处理。 父主题: 云上迁移适配故障
计费模式 ModelArts计费模式概述 包年/包月 按需计费 套餐包
--loopCount=100 图1 调优前模型 图2 调优后模型 AOE优化成功的mindir已经融合了优化的知识库,是一个独立可用的模型。即使AOE知识库删除,不影响该mindir的性能。可以备份这个模型优化产生的知识库,以后需要的话再使用。 父主题: 性能调优
获取内容失败 原因分析 在创建训练作业时指定的代码目录不存在导致训练失败。 处理方法 请您根据报错原因排查创建训练作业时指定的代码目录,即OBS桶的路径是否正确。有两种方法判断是否存在。 使用当前账户登录OBS管理控制台,去查找对应的OBS桶、文件夹、文件是否存在。 通过接口判断
进行定位分析。 多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。若日志的信息不能定位问题,您可以通过设置环境变量调整日志等级,打印更多调试日志。 关于如何对MindSpore Lite遇到的问题进行定位与解决,请参见MindSpore Lite官网提供的问题定位指南。 父主题: 常见问题
ts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: 云上迁移适配故障
xxx”的报错,可以判断是环境中没有包含用户依赖的python包。 处理方法 训练作业导入模块时日志出现前两条报错信息,处理方法如下: 首先保证被导入的module中有“__init__.py”存在,创建“module_dir”的“__init__.py”,如原因分析中的结构所示。
处理方法 一个“训练输出路径”只能被一个处于“运行中”、“排队中”或“初始化”状态的作业使用。 当出现此报错时,建议检查并重新填写训练作业的“训练输出路径”,以避免创建作业失败。 父主题: 云上迁移适配故障
包年/包月是一种先付费再使用的计费模式,适用于对资源需求稳定且希望降低成本的用户。通过选择包年/包月的计费模式,您可以预先购买云服务资源并获得一定程度的价格优惠。本文将介绍ModelArts资源包年/包月的计费规则。 适用场景 包年/包月计费模式需要用户预先支付一定时长的费用,适用于长期、稳定的业务需
s/text_encoder.mindir --device=Ascend 上述命令中:modelFile指定生成的mindir模型文件;device指定运行推理的设备。其他用法请参考benchmark文档。 测试结果如下所示: 图1 测试结果 父主题: 性能调优
'task_index' 原因分析 运行参数中未定义该参数。 在训练环境中,系统可能会传入在Python脚本里没有定义的其他参数名称,导致参数无法解析,日志报错。 处理方法 参数定义中增加该参数的定义,代码示例如下: parser.add_argument('--init_method', default='tcp://xxx'
attribute 'concat'。 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 对应python包使用错误,该python包确实没有对应的变量或者方法 第三方pip源中的python包版本更新,导致在训练作业中安装的python包的版本可能也会发生变化。如训练作业之前无此问题,后面一直有此问题,则考虑是此原因。
用户名密码认证模式 本模式支持OBS管理、训练管理、模型管理、服务管理的鉴权。 示例代码 账号与用户的概念介绍,请参见IAM基本概念。获取您的账号、用户名等信息,请参见获取用户名、用户ID、项目名称、项目ID。 使用账号认证 “username”填写您的账号名。 1 2 from
directory 原因分析 编译生成so文件的cuda版本与训练作业的cuda版本不一致。 处理方法 编译环境的cuda版本与训练环境不一致,训练作业运行就会报错。例如:使用cuda版本为10的开发环境tf-1.13中编译生成的so包,在cuda版本为9.0训练环境中tf-1
“RuntimeError: std:exception” 原因分析 PyTorch1.0镜像中的libmkldnn软连接与原生torch的冲突,具体可参看文档。 处理方法 按照issues中的说明,应该是环境中的库冲突了,因此在启动脚本最开始之前,添加如下代码。 import os os.system("rm
日志提示Custom op has no reg_op_name attr 问题现象 日志提示:Custom op has no reg_op_name attr。 图1 报错提示 原因分析 无。 处理方法 定义context时无需指定: context.ascend.provider
2763 : 选择的支持实例无效,请检查请求中信息的合法性。 原因分析 用户选择的训练规格资源和算法不匹配。 例如:算法支持的是GPU规格,创建训练作业时选择了ASCEND规格的资源类型。 处理方法 查看算法代码中设置的训练资源规格。 检查创建训练作业时所选的资源规格是否正确,重新创建训练作业选择正确的资源规格。
检查依赖包路径是否能被识别 检查训练作业使用的资源规格是否正确 建议与总结 检查依赖包是否存在 如果依赖包不存在,您可以使用以下两种方式完成依赖包的安装。 方式一(推荐使用):在创建我的算法时,需要在“代码目录”下放置相应的文件或安装包。 请根据依赖包的类型,在代码目录下放置对应文件: 依赖包为开源安装包时
advisor分析进程数,可选范围为1-8的任意整数。当LLM类模型训练的流水并行参数pp大于1时,advisor会对不同pp stage的训练profilingg数据进行分析。通过设置更大的进程数可以使能并行分析从而加快分析速度,但也会增大分析占用的cpu资源。通常单进程需要占用1U的cpu和一定cpu
使用“data_url”当做训练数据输入的本地路径。 检查报错的路径是否存在 由于用户本地开发的代码需要上传至ModelArts后台,训练代码中涉及到依赖文件的路径时,用户设置有误的场景较多。 推荐通用的解决方案:使用os接口得到依赖文件的绝对路径,避免报错。 示例: |---project_root