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在Linux上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在Linux操作系统的PC中安装配置Grafana。 前提条件 一台可访问外网的Ubuntu服务器。如果没有请具备以下条件： 准备一台ECS服务器（建议规格选8U或者以上，镜像选择Ubuntu，建议选择22.04版本，本
和类型)需与数据集一致，支持自动获取所选择表的schema。DLI的详细功能说明，请参考DLI用户指南。 图1 DLI导入数据 队列名称：系统自动将当前账号下的DLI队列展现在列表中，用户可以在下拉框中选择需要的队列。 数据库名称：根据选择的队列展现所有的数据库，请在下拉框中选择您所需的数据库。
同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 评估结果说明 根据训练数据类的不同评估结果会包含不同的指标。 离散值评估结果 包含评估指
处理方法 如果在训练作业的工作目录下有core文件生成，可以在启动脚本最前面加上如下代码，来关闭core文件产生。 import os os.system("ulimit -c 0") 排查数据集大小，checkpoint保存文件大小，是否占满了磁盘空间。 必现的问题，使用本
左上角选择Raw，不要选择Socket.IO（一种WebSocket实现，要求客户端跟服务端都要基于Socket.IO），地址栏中填入从服务详情页“调用指南”页签中获取“API接口调用公网地址”后面的地址。如果自定义镜像中有更细粒度的地址，则在地址后面追加该URL。如果有queryString，那么在params栏中
download_datasets.py的内容。 import os import pandas as pd for idx, row in pd.read_csv('results_2M_val.csv').iterrows(): os.system(f"wget -O './dat
Code开发环境中显示Notebook实例详情页，单击“连接”，系统自动启动该Notebook实例并进行远程连接。 图9 查看Notebook实例详情页 第一次连接Notebook时，系统右下角会提示需要先配置密钥文件。选择本地密钥pem文件，根据系统提示单击“OK”。 图10 配置密钥文件 单击
retrying”，则表示NCCL无法找到通信网卡或者是无法正常访问IP地址。需要排查训练代码中是否有设置NCCL_SOCKET_IFNAME环境变量，该环境变量由系统自动注入，训练代码中无需设置。训练代码去除NCCL_SOCKET_IFNAME环境变量设置逻辑后，单击右侧“重建”，重新创建训练作业，提交训练作业后等待作业完成。
read(img_path), np.uint8), 1) 在MXNet环境下使用torch包，请您尝试如下方法先进行导包： import os os.sysytem('pip install torch') import torch 父主题： OBS操作相关故障
使用时段，将自动转为按需收费。 关于套餐包的约束限制、资源包抵扣顺序和套餐包余量预警请参见套餐包。 购买操作如下： 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts
训练作业权限 表1 训练作业（新版）细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 创建训练作业 POST /v2/{project_id}/training-jobs modelarts:trainJob:create swr:repository:listTags
tensor([1.0, 2.0]).cuda()) 报错如下 Traceback (most recent call last): File "test.py", line 8, in <module> print('E', torch.cuda.get_device_properties(device))
ModelArts中的作业为什么一直处于等待中？ ModelArts控制台为什么能看到创建失败被删除的专属资源池？ ModelArts训练专属资源池如何与SFS弹性文件系统配置对等链接？
该进程一直处于"D+"状态，可能表明出现了I/O操作阻塞或其他问题，这可能导致系统死锁或其他问题。 如果想构造nvidia-smi D+进程，可以死循环一直执行nvidia-smi体验D+进程带来的系统不稳定性， 如： #!/bin/bash while true; do nvidia-smi
<instance connection port> user ma-user IdentityFile ~/.ssh/test.pem StrictHostKeyChecking no UserKnownHostsFile /dev/null
服务IP和端口号。 API接口： GET /v1/{project_id}/services/{service_id}/predict/endpoints?type=host_endpoints 方式一：图形界面的软件获取服务的IP和端口号 图6 接口返回示例 方式二：Python语言获取IP和端口号
代理和网络配置。 检查模型是否启动成功或者模型处理单个消息的时长。因APIG（API网关）的限制，模型单次预测的时间不能超过40S，超过后系统会默认返回Timeout错误。 父主题： 服务预测
服务IP和端口号。 API接口： GET /v1/{project_id}/services/{service_id}/predict/endpoints?type=host_endpoints 方式一：图形界面的软件获取服务的IP和端口号 图6 接口返回示例 方式二：Python语言获取IP和端口号
upyterLab上传下载功能。 带EVS存储的Notebook实例 JupyterLab文件默认存储路径，为创建Notebook实例时，系统自动分配的EVS空间。 在文件列表的所有文件读写操作都是基于所选择的EVS下的内容操作的。使用EVS类型的挂载，可将大数据挂载至“~/work”目录下。
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 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： 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
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