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GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA？ 场景描述 当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时，需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器（Ubuntu20.04系统）如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA
ordinal at xxx 图1 错误日志 原因分析 可以从以下角度排查： 请检查CUDA_VISIBLE_DEVICES设置的值是否与作业规格匹配。例如您选择4卡规格的作业，实际可用的卡ID为0、1、2、3，但是您在进行cuda相关的运算时，例如"tensor.to(device="
mode String 搜索方向。 max指定时表示指标值越大越好； min指定时表示指标值越小越好。 regex String 指标正则表达式。 表17 search_params 参数 参数类型 描述 name String 超参名称。 param_type String 参数类型。
ut.csv”。 文件内容：文件保存为“csv”文件格式，文件内容以换行符（即字符“\n”，或称为LF）分隔各行，行内容以英文逗号（即字符“,”）分隔各列。文件内容不能包含中文字符，列内容不应包含英文逗号、换行符等特殊字符，不支持引号语法，建议尽量以字母及数字字符组成。 训练数据
本号必须和nvidia-driver版本号保持一致，可参考安装nvidia-fabricmanager方法。 NCCL必须和CUDA版本相匹配，可单击此处可查看配套关系和安装方法。 使用该裸金属服务器制作自定义镜像时， 必须清除残留文件，请参考清理文件。 父主题： Lite Server
测。如何获取Token请参考获取IAM用户Token。 APIG.1009 AppKey和AppSecret不匹配 当服务预测使用的AppKey和AppSecret不匹配时，报错“APIG.1009”：“AppKey or AppSecret is invalid”。 查询App
创建训练作业时，提示ModelArts.2763 : 选择的支持实例无效，请检查请求中信息的合法性。 原因分析 用户选择的训练规格资源和算法不匹配。 例如：算法支持的是GPU规格，创建训练作业时选择了ASCEND规格的资源类型。 处理方法 查看算法代码中设置的训练资源规格。 检查创建
判定为账户欠费。欠费后，可能会影响云服务资源的正常运行，请及时充值。 欠费原因 已购买资源包，但使用量超出资源包额度或资源包属性与桶属性不匹配，进而产生按需费用，同时账户中的余额不足以抵扣产生的按需费用。请参考如何查看ModelArts中正在收费的作业？识别产生按需计费的原因，并
目录下存在dockerfile文件。 图2 构建日志：dockerfile文件目录有问题 pip软件包版本不匹配，需要修改为日志中打印的存在的版本。 图3 pip版本不匹配 构建日志中出现报错：“exec /usr/bin/sh: exec format error”。 这种报错
建并使用的工作空间，以实际取值为准。 search_type 否 String 过滤方式。可选值如下： equal表示精确匹配。 contain表示模糊匹配。 具体过滤的字段，由各个接口额外定义参数。例如Workflow支持按照名称（name）进行过滤，则相应的过滤字段为name
print(model_list) 参数说明 表1 查询检索参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 model_name 否 String 模型名称，可支持模糊匹配。 model_version 否 String 模型版本。 model_status 否 String 模型状态，可根据模型的“publ
在JupyterLab中创建定时任务 ModelArts Notebook支持创建定时任务。本文档介绍了如何创建定时任务、一键运行Notebook文件，从而提高工作效率。 功能亮点 一键运行：允许用户一键运行Notebook文件，无需逐个执行Cell。 定时任务调度：允许用户设置
ra.py”把lora模型合入unet和text-encoder模型。 数据类型不匹配问题如何处理？ 报错“data type not equal”时，按照堆栈信息，将对应的行数的数据类型修改为匹配的类型。 图1 报错信息 处理该问题时，pipeline_onnx_stable_
当前支持最大获取150个模型对象。 表1 查询检索参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 model_name 否 String 模型名称，可支持模糊匹配。 model_version 否 String 模型版本。 model_status 否 String 模型状态，可根据模型的“publ
Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 model_name 否 String 模型名称，可支持模糊匹配。 exact_match 否 Boolean 是否根据模型名称进行精准匹配。 model_version 否 String 模型版本。格式需为“数值：数值：数值”，其中数值为
0：OBS桶（默认值） 5：AI Gallery下载数据集 path 是 String 数据源所在路径。 字符限制：不允许出现的特殊字符有换行符(\n)、回车符(\r)、制表符(\t)。 content_info 否 表3 从AI Gallery下载数据集时数据集资产的信息。 annotation_config
obs_file.txt', 'r') as f: file_str = f.read() 从文件中读取一行，返回string，以换行符结尾。同样可以打开OBS的文件对象。 1 2 3 import moxing as mox with mox.file.File('obs
不支持带有分词符的字符串搜索（当前默认分词符有 ,'";=()[]{}@&<>/:\n\t\r）。 支持关键词精确搜索。关键词指相邻两个分词符之间的单词。 支持关键词模糊匹配搜索，例如输入“error”或“er?or”或“rro*”或“er*r”。 支持短语精确搜索。例如输入“Start to refresh”。
构建条件节点控制分支执行 功能介绍 主要用于执行流程的条件分支选择，可以简单的进行数值比较来控制执行流程，也可以根据节点输出的metric相关信息决定后续的执行流程。主要应用场景如下： 可以用于需要根据不同的输入值来决定后续执行流程的场景。例如：需要根据训练节点输出的精度信息来决
部署训练环境。方案的区别如下： 直接使用基础镜像方案：用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配，因此每次创建训练作业时，训练作业的启动命令中都需要执行install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。 ECS中构建新镜像方案：在
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