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自定义镜像使用场景 在AI业务开发以及运行的过程中，一般都会有复杂的环境依赖需要进行调测并固化。面对开发中的开发环境的脆弱和多轨切换问题，在ModelArts的AI开发最佳实践中，通过容器镜像的方式将运行环境进行固化，以这种方式不仅能够进行依赖管理，而且可以方便的完成工作环境切换
通过openssl创建SSL pem证书 在ECS中执行如下命令，会在当前目录生成cert.pem和key.pem，并将生成的pem证书上传至OBS。证书用于后续在推理生产环境中部署HTTPS推理服务。 openssl genrsa -out key.pem 2048 openssl
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
公共参数。模型ID。通过调用查询AI应用列表接口可以获取。 src_path 否 String batch服务类型必选。批量任务输入数据的OBS路径。 req_uri 否 String batch服务类型必选。批量任务中调用的推理接口，即模型镜像中暴露的REST接口，需要从模型的config
使用前必读 在调用ModelArts API之前，请确保已经充分了解ModelArts相关概念，详细信息请参见产品介绍。 ModelArts提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用API。
Notebook使用场景 ModelArts提供灵活开放的开发环境，您可以根据实际情况选择。 ModelArts提供了CodeLab功能，一方面，一键进入开发环境，同时预置了免费的算力规格，可直接免费体验Notebook功能；另一方面，针对AI Gallery社区发布的Notebook样例（
日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0” 问题现象 pytroch1.3镜像中，去升级了pytroch1.4的版本，导致之前在pytroch1.3跑通的代码报错如下： “Runtim
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
类型type、属性properties，必须属性required 、定义definitions等，JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 如果希望使用JSON Schema，guided_json的写法可参考outlines: Structured
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’
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
文档导读 本文档指导您如何安装和配置开发环境、如何通过调用ModelArts SDK提供的接口函数进行二次开发。 章节 内容 SDK简介 简要介绍ModelArts SDK的概念。 快速开始 介绍如何使用ModelArts SDK进行二次开发。 （可选）本地服务器安装ModelArts
日志提示“pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected .* fields” 问题现象 使用pandas读取csv数据表时，日志报出如下错误导致训练作业失败： pandas.errors.ParserError:
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
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。
创建训练作业时出现“实例挂卷失败”的事件 问题现象 训练作业的状态一直在“创建中”，查看训练作业的“事件”，有异常信息“实例挂卷失败”，详情为“Unable to mount volumes for pod xxx ... list of unmounted volumes=[nfs-x]”。
SDXL&SD1.5 ComfyUI基于Lite Cluster适配NPU推理指导（6.3.906） ComfyUI是一款基于节点工作流的Stable Diffusion操作界面。通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点，成功实现了工作流的精确定制和可靠复现
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