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日志提示“CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED. ” 问题现象 在pytorch训练时，出现如下报错： RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED. This error may appear if you
训练场景和方案介绍 Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展SDXL和SD1.5模
训练作业访问OBS时，日志提示“stat:403 reason:Forbidden” 问题现象 训练作业访问OBS时，出现如下报错： ERROR:root:Failed to call: func= <bound method ObsClient.getObjectMetadata
日志提示“Unexpected keyword argument passed to optimizer” 问题现象 在使用keras时，升级版本>=2.3.0之后，之前跑通的代码出现如下报错： TypeError: Unexpected keyword argument passed
训练作业失败，返回错误码139 问题现象 训练作业运行失败，返回错误码139，如下图所示： [Modelarts Service Log]Training end with reeturn code: 139 INFO:root:Using MoXing-v1.17.2-c806a92f
日志提示“ Network is unreachable” 问题现象 在使用pytorch时，将torchvision.models中的pretrained置为了True，日志中出现如下报错： ‘OSError: [Errno 101] Network is unreachable’
日志提示“RuntimeError: connect() timed out” 问题现象 使用pytorch进行分布式训练时，日志中出现报错“RuntimeError: connect() timed out”。 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 如果在此之前是有进行数据复制
日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal at xxx” 问题现象 训练作业失败，日志报出如下错误： RuntimeError: cuda runtime error (10) : invalid device ordinal
data/”。 表22 remote_constraint 参数 参数类型 描述 data_type String 数据输入类型，包括数据存储位置、数据集两种方式。 attributes String 数据输入为数据集时的相关属性。 枚举值： data_format：数据格式。
训练场景和方案介绍 Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展SDXL和SD1.5模
训练场景和方案介绍 Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展SDXL和SD1.5模
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
上传镜像 操作场景 客户端上传镜像，是指在安装了容器引擎客户端的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜像仓库在同一区域，则上传镜像走内网链路。 如
训练场景和方案介绍 Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展SDXL和SD1.5模
OOM导致训练作业失败 问题现象 因为OOM导致的训练作业失败，会有如下几种现象。 错误码返回137，如下图所示。 Modelarts Service Log Trainina end with return code: 137 Modelarts Service Log]handle
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.906-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
Lite Cluster资源管理介绍 在ModelArts控制台，您可以对已创建的资源进行管理。通过单击资源池名称，可以进入到资源池详情页，您可以在详情页进行下述操作。 管理Lite Cluster节点：节点是容器集群组成的基本元素，您可以对资源池内单节点进行替换、删除、重置等操作。
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’
日志提示“RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess” 问题现象 在使用pytorch启动多进程的时候，出现如下报错： RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in
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