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object key failed: 'Contents' 图1 获取内容失败 原因分析 在创建训练作业时指定的代码目录不存在导致训练失败。 处理方法 请您根据报错原因排查创建训练作业时指定的代码目录,即OBS桶的路径是否正确。有两种方法判断是否存在。 使用当前账户登录OBS管理控制
be int, float or bool 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 训练数据中出现了非int、float、bool类型数据。 处理方法 可参考如下代码,将错误列进行转换: from sklearn import preprocessing lbl = preprocessing
ModelArts部署使用的是容器化部署,容器运行时有空间大小限制,当用户的模型文件或者其他自定义文件,系统文件超过Docker size大小时,会提示镜像内空间不足。 处理方法 公共资源池容器Docker size的大小最大支持50G,专属资源池Docker size的大小最大支持50G。 如果使用的是OBS
未能完成构建任务,构建超时中断,即会出现“Model image build task timed out”提示,不显示详细的构建日志。 处理方法 预先准备需要编译下载的依赖包,减少依赖包下载和编译的时间。可通过线下wheel包方式安装运行环境依赖。线下wheel包安装,需确保wheel包与模型文件放在同一目录。
exist. 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 桶中的对象不存在,请检查OBS路径中的内容是否存在。具体错误码请参见OBS官方文档。 处理方法 检查OBS路径及内容格式是否正常。 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前,
nanosecond timestamp: 1-01-02 13:20:00 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 时间值越界,请参考官方文档。 处理方法 校验时间数据,pandas以纳秒表示时间戳。 最小时间:1677-09-22 00:12:43.145225 最大时间:2262-04-11
Code背景配置为豆沙绿 VS Code中设置远端默认安装的插件 VS Code中把本地的指定插件安装到远端或把远端插件安装到本地 Notebook如何离线安装VS Code Server 父主题: Standard Notebook
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 category 否 String 规格处理器类型。 CPU GPU ASCEND limit 否 Integer 每一页的数量,默认不限制。 offset 否 Integer 分页记录的起始位置偏移量,默认值0。
'home/ma-user/work/SR/RDN_train_base'] 图1 运行代码报错 原因分析 根据报错提示,需要排查是否将大量数据被保存在“/tmp”中。 处理方法 进入到“Terminal”界面。在“/tmp”目录下,执行命令du -sh *,查看该目录下的空间占用情况。 sh-4.3$cd /tmp
您未被授权执行该操作。执行同步操作时报错:ModelArts.0108: 您未被授权执行该操作。 订阅已过期。执行同步操作时报错:ModelArts.5055: 订阅已过期。 处理方法 在权限管理页面进行依赖服务的授权。完成委托授权请参考了解ModelArts权限配置。 检查是否有OBS权限或者接口操作权限。 订阅已过期,可以在AI
当训练数据可以直接使用,无需二次处理时,可以直接将数据上传至OBS桶。在创建训练作业时,训练的输入参数位置可以直接填写OBS桶路径。 当训练数据集的数据未标注或者需要进一步的数据预处理,可以先将数据导入ModelArts数据管理模块进行数据预处理。在创建训练作业时,训练的输入参数位置可以选择数据管理模块的数据集。
Pytorch通过spawn模式创建了多个进程,每个进程会调用多进程方式使用Mox下载数据。此时子进程会不断销毁重建,Mox也就会不断的被导入,导致打印很多Mox的版本信息。 处理方法 为避免训练作业Pytorch Mox日志反复输出的问题,需要您在“启动文件”中添加如下代码,当“MOX_SILENT_MODE =
mxnet.kv.create('dist_async') print('end') 原因分析 worker阻塞的原因可能是连不上server。 处理方法 将如下代码放在“启动文件”里“import mxnet”之前可以看到节点间相互通信状态,同时ps能够重新发送。 import os os
passed in a non-contiguous input. 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 数据输入不连续,cuDNN不支持的类型。 处理方法 禁用cuDNN,在训练前加入如下代码。 torch.backends.cudnn.enabled = False 将输入数据转换成contiguous。
代码报错处,需要用户分析定位后将自动迁移未能迁移的GPU相关的代码调用修改为NPU对应的接口,可参考昇腾手工迁移文档进行操作。 常见问题 如何检测当前的torch_npu是否正确安装? 可以用如下的python命令在对应的运行环境中初步校验torch_npu是否正常安装。 python3
图1阐明了区域和可用区之间的关系。 图1 区域和可用区 目前,华为云已在全球多个地域开放云服务,您可以根据需求选择适合自己的区域和可用区。更多信息请参见华为云全球站点。 如何选择区域? 选择区域时,您需要考虑以下几个因素: 地理位置 一般情况下,建议就近选择靠近您或者您的目标用户的区域,这样可以减少网络时延,提高访问速度。
(2)执行nvidia-smi失败,提示Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch 处理方法 执行命令:lsmod | grep nvidia,查看内核中是否残留旧版nvidia,显示如下: nvidia_uvm
什么是图像分类和物体检测? 图像分类是根据各自在图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种,以代替人的视觉判读。简单的说就是识别一张图中是否是某类/状态/场景,适合图
customize_service.py依赖的其他文件可以直接放model目录下,需要采用绝对路径方式访问。绝对路径获取请参考绝对路径如何获取。 ModelArts针对多种引擎提供了样例及其示例代码,您可以参考样例编写您的配置文件和推理代码,详情请参见ModelArts样例列
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