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GPU,but CUDA is not enabled” 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 新安装的包与镜像中带的CUDA版本不匹配。 处理方法 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试安装。 先远程登录到所选的镜像,使用“nvcc -V”查看目前镜像自带的CUDA版本。
to use this pandas 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。
tasks/{task_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型
通过查看日志发现本地vscode-scp-done.flag显示成功上传,但远端未接收到。 图1 vscode-scp-done.flag本地成功上传 解决方法 执行如下命令查看远端是否上传。 cd /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commit_id #comm
/v1/{project_id}/models 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 model_name 否 String 模型名称,可支持
如果netron中没有显示inputShape,可能由于使用了动态shape模型导致,请确保使用的是静态shape模型,静态shape模型文件导出方法请参考模型准备。 图1 netron中查看inputShape 精度选择。 精度选择需要在模型转换阶段进行配置,执行converter_l
用户给ModelArts的委托中没有SWR相关操作权限 用户为子账号,没有主账号SWR的权限 使用的是非自己账号的镜像 使用的镜像为公开镜像 处理方法 到SWR检查下对应的镜像是否存在,对应镜像的镜像地址是否和实际地址一致,大小写,拼写等是否一致。 检查用户给ModelArts的委托中是
/v1/{project_id}/app-auth/apps 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String
APP编号,可通过APP列表接口获取。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。
ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。
使用自定义镜像创建训练作业时,需要您熟悉docker软件的使用,并具备一定的开发经验。详细步骤如下所示: Step1 创建OBS桶和文件夹 Step2 准备脚本文件并上传至OBS中 Step3 制作自定义镜像 Step4 上传镜像至SWR Step5 在ModelArts上创建Notebook并调试
够成功完成推理任务。只有当验证成功,确保了模型权重的功能性和准确性后,才可以进行模型权重的滚动升级。 获取待更新的模型权重文件,并上传到OBS桶中。 参考创建我的模型,用待更新的模型权重文件新建一个我的模型。关键参数请参见表1。 表1 创建模型的关键参数说明 参数 说明 来源模型
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 若未安装fabricmanager,则需安装改组件。 若已安装fabricmanager,运行以下命令重启fabricmanager.service。
rce_id}/workers 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_id 是 String 标注团队ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型
/v2/{project_id}/workforces 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 标
/v1/{project_id}/quotas 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 quotas Quota
间完成的,然后有的节点没有复制完,其他节点进行torch.distributed.init_process_group()导致超时。 处理方法 如果是多个节点复制不同步,并且没有barrier的话导致的超时,可以在复制数据之前,先进行torch.distributed.init_
如果cuda相关运算设置的卡ID号在所选规格范围内,但是依旧出现了上述报错。可能是该资源节点中存在GPU卡损坏的情况,导致实际能检测到的卡少于所选规格。 处理方法 建议直接根据系统分卡情况下传进去的CUDA_VISIBLE_DEVICES去设置,不用手动指定默认的。 如果发现资源节点中存在GPU卡损坏,请联系技术支持处理。
es/batch-delete 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 资源池名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型
/v1/{project_id}/os-user-config 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 networkCidrs