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Please install mmcv>=1.3.1, <=1.5.0。 原因分析 MMCV的依赖与PyTorch版本不匹配。 处理方法 可参考链接的内容，根据PyTorch和CUDA版本安装对应版本的MMCV。 父主题： 预置算法运行故障
对于获取用户Token接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头，响应同样也有消息头，如“Content-type”。 对于获取用户Token接口，返回如图1所示的消息头。 其中“x-subject-token”就是需要获取的用户Toke
'2'”为打印所有的通信信息。“os.environ['PS_RESEND'] = '1'”为在“PS_RESEND_TIMEOUT”毫秒后没有收到ACK消息，Van实例会重发消息。 父主题： 业务代码问题
0：打标者 1：审核者 2：团队管理者 3：数据集拥有者 status Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下： 0：未发送邀请邮件 1：已发送邀请邮件但未登录 2：已登录 3：标注成员已删除 update_time Long 更新时间。 worker_id String
取当前用户拥有的AI应用，其中model_id字段即为模型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。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Tok
service due to connection refused. " 出现该报错有两种情况： 流量超过了模型的处理能力。可以考虑降低流量或者增加模型实例数量。 镜像自身有问题。需要单独运行镜像确保镜像本身能正确提供服务。 "error_msg"："Due to self protection
在ModelArts Notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景1：查询当前用户所有模型 1 2 3 4 5 6 from modelarts.session import Session from modelarts
监控安全风险 ModelArts支持监控ModelArts在线服务和对应模型负载，执行自动实时监控、告警和通知操作，帮助用户更好地了解服务和模型的各项性能指标。详细内容请参见ModelArts支持的监控指标。 父主题： 安全
0：打标者 1：审核者 2：团队管理者 3：数据集拥有者 status Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下： 0：未发送邀请邮件 1：已发送邀请邮件但未登录 2：已登录 3：标注成员已删除 update_time Long 更新时间。 worker_id String
在ModelArts Notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景1：查询当前用户所有模型对象 1 2 3 4 5 6 from modelarts.session import Session from modelarts
查询数据集列表 分页查询用户的数据集列表。 list_datasets(session, dataset_type=None, dataset_name=None, offset=None, limit=None) 示例代码 示例一：查询数据集列表 from modelarts.session
网络调整公告 ModelArts针对网络进行安全加固和优化，新的网络模式可以为用户的资源提供更好的隔离性，提升云上资源的安全。为保障您的网络安全，建议您后续使用新网络创建Standard资源池。 表1 上线局点 上线局点 上线时间 华东二 2024年10月29日 20:00 父主题：
可能是亚健康，建议先重启节点，若重启节点后未恢复，发起维修流程。 NT_NPU_NET NPU 链路 npu dcmi net异常。 NPU网络链接异常。 可能是亚健康，建议先重启节点，若重启节点后未恢复，发起维修流程。 NT_NPU_CARD_LOSE NPU 掉卡 NPU卡丢失。
TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical features）吗 对于优化的超参数类型，TPE算法本身是没有限制的，但出于面对普通用户节省资源的目的，ModelArts在前端限制了TPE的超参数必须是float，如果想离散型和连续型参数混用的话，可以调用rest接口。 父主题：
如何在代码中打印GPU使用信息 用户可通过shell命令或python命令查询GPU使用信息。 使用shell命令 执行nvidia-smi命令。 依赖CUDA nvcc watch -n 1 nvidia-smi 执行gpustat命令。 pip install gpustat
cluster_id 否 String MRS集群ID。可登录MRS控制台查看。 cluster_mode 否 String MRS集群运行模式。可选值如下： 0：普通集群 1：安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name
specification 是 String 部署本地服务时，取值为“local”。 instance_count 是 Integer 模型部署的实例数，当前限制最大实例数为128，部署本地服务Predictor时，取值为1。 envs 否 Map<String, String> 运行模型需要的环境变量键值对，可选填，默认为空。
swag、Winogrande、TruthfulQA等，该工具为离线测评，不需要启动推理服务，目前支持大语言模型。 约束限制 确保容器可以访问公网。 使用opencompass工具需用vllm接口启动在线服务。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证
自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询
昇腾多卡训练任务是多进程多卡模式，跑几卡需要起几个python进程。昇腾底层会读取环境变量：RANK_TABLE_FILE，开发环境已经设置，用户无需关注。比如跑八卡，可以如下片段代码： export RANK_SIZE=8 current_exec_path=$(pwd) echo
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