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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。
对于用户提供的一些个人信息,AI Gallery会保存在数据库中。个人信息中的敏感信息,如手机,邮箱等,AI Gallery会在数据库中做加密处理。 AI Gallery的更多介绍请参见《AI Gallery》。 父主题: 安全
Network is unreachable’ 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 因为安全性问题,ModelArts内部训练机器不能访问外网。 处理方法 将pretrained改成false,提前下载好预训练模型,加载下载好的预训练模型位置即可,可参考如下代码。 import torch
ices_out_cuda_frame failed with error code 0” 训练作业失败,返回错误码139 训练作业失败,如何使用开发环境调试训练代码? 日志提示“ '(slice(0, 13184, None), slice(None, None, None))'
${model_name} # 模型名称 |── data # 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune #
${model_name} # 模型名称 |── data # 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune #
${model_name} # 模型名称 |── data # 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune #
数据保护手段 说明 静态数据保护 对于AI Gallery收集的用户个人信息中的敏感信息,如用户邮箱和手机号,AI Gallery在数据库中做了加密处理。其中,加密算法采用了国际通用的AES算法。 传输中的数据保护 在ModelArts中导入模型时,支持用户自己选择HTTP和HTTPS两种
Service,并且提供在线的测试UI与监控功能,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API。 将模型部署为批量推理服务 批量服务可对批量数据进行推理,完成数据处理后自动停止。 图2 不同类型的推理作业使用场景 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
第三方pip源中的python包版本更新,导致在训练作业中安装的python包的版本可能也会发生变化。如训练作业之前无此问题,后面一直有此问题,则考虑是此原因。 处理方法 通过Notebook调试。 安装时指定版本。如:pip install xxx==1.x.x 第三方pip源可能随时更新,可通过制作
用户给ModelArts的委托中没有SWR相关操作权限 用户为子账号,没有主账号SWR的权限 使用的是非自己账号的镜像 使用的镜像为公开镜像 处理方法 到SWR检查下对应的镜像是否存在,对应镜像的镜像地址是否和实际地址一致,大小写,拼写等是否一致。 检查用户给ModelArts的委托
3551:数据输入或者输出的obs目录不存在 ModelArts.3567:使用的数据输入或者输出obs目录存在,但是当前账号无权限访问 处理方法 ModelArts.3551:到obs检查输入数据目录是否存在,如果不存在,请按照实际需要创建obs目录;如果检查发现目录存在,但依然报同样的错,可以提工单申请技术支持
45CAA1A71019C9D0 retry:0 原因分析 出现该问题的可能原因如下: OBS服务的权限出现问题,导致无法正常读取数据 处理方法 请检查OBS权限配置,如未解决问题可参考OBS文档的已配置OBS权限,仍然无法访问OBS(403 AccessDenied)。 建议与总结
输入有效的GitHub开源仓库地址 Clone仓库的过程中会将进度展示出来。 图4 Clone仓库的过程 Clone仓库成功。 图5 Clone仓库成功 异常处理 Clone仓库失败。可能是网络原因问题。可以在JupyterLab的Terminal中通过执行git clone https://github
json 性能结果文件:performance_${time_stamp}.json 图1 精度结果 图2 性能结果 父主题: MLLM多模态模型训练推理
0/2nd_finetune/internvl2_40b_hermes2_yi_34b_dynamic_res_2nd_finetune_lora.sh 多机训练 cd ${container_work_dir}/InternVL/internvl_chat # 8B lora GPUS=8
选择优先级1和2,配置了“设置作业为高优先级权限”的用户可选择优先级1~3。 如何设置训练作业优先级 在创建训练作业页面可以设置训练的“作业优先级”。取值为1~3,默认优先级为1,最高优先级为3。 如何修改训练作业优先级 在训练作业列表页面,选择“状态”为“等待中”的训练作业,单
在开发环境(notebook)申请相同规格的开发环境实例。 在notebook调试用户代码,并找出问题的代码段。 通过关键代码段 + 退出码尝试去搜索引擎寻找解决办法。, 通过训练日志排查问题 通过日志判断出问题的代码范围。 修改代码,在问题代码段添加打印,输出更详细的日志信息。 再次运行作业,判断出问题的代码段。
服务预测失败 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态,向服务发起推理请求,预测失败。 原因分析及处理方法 服务预测需要经过客户端、外部网络、APIG、Dispatch、模型服务多个环节。每个环节出现都会导致服务预测失败。 图1 推理服务流程图 出现APIG.XX