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网卡名称错误 当训练开始时提示网卡名称错误。或者通信超时。可以使用ifconfig命令检查网卡名称配置是否正确。 比如,ifconfig看到当前机器IP对应的网卡名称为enp67s0f5,则可以设置环境变量指定该值。 图1 网卡名称错误 export GLOO_SOCKET_IFNAME=enp67s0f5
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device_ip查询命令 for i in {0..7};do hccn_tool -i $i -ip -g; done server_id:当前Server节点的IP地址,涉及4台机器。 container_ip:容器IP地址,无特殊配置时与server_id保存一致。 {
使用pip install时出现“没有空间”的错误 问题现象 在Notebook实例中,使用pip install时,出现“No Space left...”的错误。 解决办法 建议使用pip install --no-cache ** 命令安装,而不是使用pip install
修改并上传镜像。 登录指令输入之后,使用下列示例命令: docker tag {image_url} <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明: <镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>:前面步骤中
数据来源和数据输出所需的路径。 在使用预置框架创建算法时,根据1中的代码参数设置定义的输入输出参数。 训练数据是算法开发中必不可少的输入。“输入”参数建议设置为“data_url”,表示数据输入来源,也支持用户根据1的算法代码自定义代码参数。 模型训练结束后,训练模型以及相关输出
[镜像仓库地址]/[组织名称]/[镜像名称2:版本名称2] [镜像名称1:版本名称1]:${image_name}:${image_version}请替换为您所要上传的实际镜像的名称和版本名称。 [镜像仓库地址]:可在SWR控制台上查询,即1.c中登录指令末尾的域名。 [组织名称]:/${organization_name}请替换为您创建的组织。
GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error 问题现象 在Vnt1 GPU裸金属服务器(Ubuntu18.04系统),安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc
本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.911-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程
git clone的py文件变为ipynb文件? 问题描述 在ModelArts的Notebook中如何将git clone的py文件变为ipynb文件? 处理方法 在ipynb文件中,执行%load XXX.py命令,即可将py文件内容加载到ipynb中。 以“test.py”文件为例,下图展示了如何将“test
注意在整个工作流中使用到的Storage对象需要在这里添加 ) 开发态配置 调用工作流对象的run方法,在开始运行时展示输入框,等待用户输入,如下所示: 图1 等待用户输入 要求用户输入已存在的路径,否则会报错,路径格式要求为:/桶名称/文件夹路径/。 运行态配置 调用工作流对象的release方法将工作流发布到运行
VSCode插件调试训练ResNet50图像分类模型 应用场景 Notebook等线上开发工具工程化开发体验不如IDE,但是本地开发服务器等资源有限,运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器,并且是多人共用,这带来一定的环境搭建和维护成本。因此使用本地IDE+远程Notebook结合的方式,可