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下载训练数据至运行容器的本地路径。所以，在训练代码中直接使用OBS路径会报错。例如训练代码的OBS路径为obs://bucket-A/training/，训练代码会被自动下载至${MA_JOB_DIR}/training/。 假设训练代码的OBS目录为obs://bucket-A
txt”的文件，并且在文件中指定此whl包的包名。依赖包必须为“.whl”格式的文件。 例如，“代码目录”对应的OBS路径下，包含模型文件、whl包，同时还存在“pip-requirements.txt”文件。“代码目录”的结构如下所示： |---模型启动文件所在OBS文件夹
使用moxing适配OBS路径，pandas读取文件报错 问题现象 使用moxing适配OBS路径，然后用较高版本的pandas读取OBS文件报出如下错误： 1.‘can't decode byte xxx in position xxx’ 2.‘OSError:File isn't
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 /
为什么需要云上AI开发 视频介绍 06:30 为什么需要云上AI开发 云上AI开发-调试代码 操作指导 23:43 云上AI开发-Notebook调试代码 云上AI开发-运行训练作业 操作指导 16:08 云上AI开发-运行训练作业 云上AI开发总结 操作指导 02:29 云上AI开发总结
公共参数 状态码 错误码 获取项目ID和名称 获取帐号名和帐号ID 获取用户名和用户ID
Standard数据管理 Standard开发环境 Standard模型训练 Standard模型部署 Standard资源管理 Standard支持的AI框架 父主题： 功能介绍
'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'
本文主要介绍如何在Lite 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。
GPU业务迁移至昇腾训练推理 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 基于advisor的昇腾训练性能自助调优指导
文件。 在新建的Notobook中，在代码输入栏输入如下命令。 !pip install xxx 在Terminal中安装 在Terminal里激活需要的anaconda python环境后再进行安装。 例如，通过terminal在“TensorFlow-1.8”的环境中使用pip安装Shapely。
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
delArts上完成。从技术上看，ModelArts底层支持各种异构计算资源，开发者可以根据需要灵活选择使用，而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、PyTorch、MindSpore等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。
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
在Notebook中添加自定义IPython Kernel 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。
桶区域位置） obs:object:GetObject（获取对象内容、获取对象元数据） obs:object:GetObjectVersion（获取对象内容、获取对象元数据） obs:object:PutObject（PUT上传、POST上传、复制对象、追加写对象、初始化上传段任务、上传段、合并段）
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。
在统一身份认证服务控制台的左侧菜单栏中，选择“权限管理> 权限”。单击右上角“创建自定义策略”，“策略名称”为“Policy1”，策略配置方式选择JSON视图，输入策略内容，单击“确定”。 自定义策略“Policy1”的具体内容如下，可以直接复制粘贴。 { "Version":
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。
version 原因分析 出现该问题的可能原因如下： conda和pip包混装，有一些包卸载不掉。 处理方法 参考如下代码，三步走。 先卸载numpy中可以卸载的组件。 删除你环境中site-packages路径下的numpy文件夹。 重新进行安装需要的版本。 import os os
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