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导入模型账号欠费导致被冻结； 导入模型账号没有对应工作空间的权限； 导入模型账号为子账号，主账号没有给子账号赋予模型相关权限。 权限说明请参见：策略及授权项说明； 处理方法 确认是账号欠费冻结，补交对应欠费，等待账号解冻即可； 如果是导入模型没有对应的工作权限，可以参考创建自定义策略对相应账号赋予导入模型相关权限。
通过OBS导入模型时，ModelArts会将指定的OBS目录下的所有文件和文件夹复制到镜像中的指定路径下，镜像内路径可以通过self.model_path获取。 处理方法 获取镜像内的路径方法见模型推理代码编写说明。 父主题： 模型管理
/bucket-20181114/code_hxm/ 原因分析 根据报错信息判断，在创建训练作业时，同一个“训练输出路径”在被其他作业使用。 处理方法 一个“训练输出路径”只能被一个处于“运行中”、“排队中”或“初始化”状态的作业使用。 当出现此报错时，建议检查并重新填写训练作业的“训练输出路径”，以避免创建作业失败。
generate a tmp label_map.pbtxt。 原因分析 算法要求标注框为矩形标注框，提供的数据标注为非矩形，因此导致该错误发生。 处理方法 请您将数据的标注改为矩形的标注框。 建议与总结 在训练作业前，推荐您检查数据的标注是否符合算法要求（如物体检测类算法的标注框为矩形标注框）。
【必修改】训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。用户根据训练情况二选一； processed_data_dir /home/ma-user/ws/xxx 已处理好数据路径目录，如有处理完成数据可设置此参数 scirpts_dir /home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory/scripts_modellink
requirements.txt的Unidecode名字写错了，应该把U改成小写，所以导致训练作业的环境没有装上unidecode模块。 处理方法 将requirements.txt中的Unidecode改为unidecode。 建议与总结 您可以在训练代码里添加一行： os.system('pip
服务部署失败，报错：No Module named XXX 原因分析 No Module named XXX，表示模型中没有导入对应依赖模块。 处理方法 依赖模块没有导入，需要您在模型推理代码中导入缺失依赖模块。 例如您的模型是Pytorch框架，部署为在线服务时出现告警：ModuleNotFoundError:
slice(None, None, None))' is an invalid key 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 切分数据时，选择的数据不对。 处理方法 尝试如下代码： X = dataset.iloc[:,:-1].values 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelA
is able to process the new request 原因分析 该报错是因为发送预测请求后，服务出现停止后又启动的情况。 处理方法 需要您检查服务使用的镜像，确定服务停止的原因，修复问题。重新创建模型部署服务。 父主题： 服务部署
'c:\python39\Scripts\ephemeral-port-reserve.exe.deleteme ”。 原因分析 用户使用权限问题导致。 处理方法 用户电脑切换到管理员角色，键盘快捷键（Windows+R模式）并输入cmd，进入黑色窗口，执行如下命令： python -m pip
no CUDA-capable device is detected 原因分析 根据错误信息判断，报错原因为训练作业运行程序读取不到GPU。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']
directory'). update products failed! 原因分析 用户代码中设置的目标路径（local_path）有误。 处理方法 需要将local_path路径设置为文件夹且后缀必须以“/”结尾。 父主题： API/SDK
但是由于数据集存储在OBS中，因此会根据您使用的OBS桶进行收费。 建议您前往OBS服务，了解OBS计费详情，创建相应的OBS桶用于存储ModelArts使用的数据。 ModelArts标注完样本集后，如何保证退出后不再产生计费？ 标注样本集本身不计费，数据集存储在OBS中，收取
多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。如果日志的信息不能定位问题，您可以通过设置环境变量调整日志等级，打印更多调试日志。 关于如何对MindSpore Lite遇到的问题进行定位与解决，请参见MindSpore Lite官网提供的问题定位指南。 父主题： 常见问题
运行日志。如需了解LTS专业日志管理功能，请参见云日志服务。 说明： “运行日志输出”开启后，不支持关闭。 LTS服务提供的日志查询和日志存储功能涉及计费，详细请参见了解LTS的计费规则。 请勿打印无用的audio日志文件，这会导致系统日志卡死，无法正常显示日志，可能会出现“Failed
准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 预训练/微调 介绍如何进行训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6
"num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则？<eoh>\n", "Inner Thoughts": "<|Inner Thoughts|>:
Keras是一个用Python编写的高级神经网络API，它能够以TensorFlow、CNTK或者Theano作为后端运行。Notebook开发环境支持“tf.keras”。 如何查看Keras版本 在ModelArts管理控制台，创建一个Notebook实例，镜像选择“TensorFlow-1.13”或“TensorFlow-1
'NoneType' object has no attribute 'dtype'。 原因分析 训练镜像的numpy版本与Notebook中不一致。 处理方法 在代码中打印出numpy的版本，查看是否为1.18.5版本，如果非该版本号则在代码开始处执行： import os os.system('pip
当预测的数据行数小于window超参值时，日志中有报错信息：ERROR: data is shorter than windows 。 处理方法 增加预测数据行数大于训练作业window超参值。 重建训练作业，修改window超参值。 父主题： 服务预测
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