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Notebook中安装依赖包报错ERROR: HTTP error 404 while getting xxx 问题现象 在Notebook中安装依赖包时报错,报错截图如下: 原因分析 pypi源没有这个包或源不可用。 解决方案 使用别的源下载。 pip install -i 源地址
使用python3.6-torch1.4版本镜像环境安装MMCV报错 问题现象 日志报错中存在AssertionError: MMCV==1.2.5 is used but incompatible. Please install mmcv>=1.3.1, <=1.5.0。 原因分析
1/bin/python, python 3.7.10 三方包安装路径:/home/ma-user/anaconda3/envs/TensorFlow-2.1/lib/python3.7/site-packages 部分pip安装包列表: Cython
”,表示配置模型推理代码需要的依赖包,需要提供依赖包名、安装方式和版本约束的信息,详细参数见模型配置文件编写说明。导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数“dependencies”如何编写? 解决方案 安装包存在前后依赖关系。例如您在安装“mmcv-full”之前,需要完成“
device,0-7表示从0-7号卡,请按照实际NPU卡情况修改。 安装相关依赖库。 ChatGLM-6B是完全基于Python开发的模型,训练之前需要事先安装与之依赖的Python库。其中部分依赖库可以使用pip工具安装,执行如下脚本: # shell pip install rouge_chinese
不存在则建议使用whl包进行安装(将待安装的whl包放到模型所在的OBS目录下)。 查看待安装包的安装限制和前置依赖等,排查是否满足相关要求。 如果包有依赖关系,请参考导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写?章节配置包的先后依赖关系。 父主题: 模型管理
资源购买: 购买对象存储服务OBS 购买容器镜像服务SWR 创建网络 购买ModelArts专属资源池 基本配置: 权限配置 obsutils安装和配置 (可选)工作空间配置 训练: 线下容器镜像构建及调试 上传镜像 上传数据和算法至OBS(首次使用时需要) 使用Notebook进行代码调试
上传数据和算法至OBS(首次使用时需要) 前提条件 已经在OBS上创建好并行文件系统,请参见创建并行文件系统。 已经在obsutil安装和配置,请参见obsutils安装和配置。 准备数据 单击下载动物数据集至本地,并解压。 通过obsutil将数据集上传至OBS桶中。 ./obsutil cp
期性检查任一检查项出现故障时,隔离故障硬件并重新下发训练作业。针对于分布式场景,容错检查会检查本次训练作业的全部计算节点。 推理部署故障恢复 用户部署的在线推理服务运行过程中,如发生硬件故障导致推理实例故障,ModelArts会自动检测到并迁移受影响实例到其它可用节点,实例启动后
据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下: 建议使用OBSutil作为和OBS交互的工具,如何在本机安装obsutil可以参考obsutil安装和配置。 训练数据、代码、模型下载。(本地使用硬盘挂载或者docker cp,在ModelArts上使用OBSutil)
Standard上运行GPU单机单卡训练作业 操作流程 准备工作 购买服务资源(OBS和SWR) 配置权限 创建专属资源池(不需要打通VPC) 安装和配置OBS命令行工具 (可选)工作空间配置 模型训练 本地构建镜像及调试 上传镜像 上传数据和算法到OBS 使用Notebook进行代码调试
环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下: 建议使用OBSutil作为和OBS交互的工具,如何在本机安装obsutil可以参考安装和配置OBS命令行工具。 训练数据、代码、模型下载。(本地使用硬盘挂载或者docker cp,在ModelArts上使用OBSutil)
上传数据至OBS(首次使用时需要) 前提条件 已经在OBS上创建好普通OBS桶,请参见创建普通OBS桶。 已经安装obsutil,请参考下载和安装obsutil。 参考线下容器镜像构建及调试章节,构建容器镜像并调试,镜像构建及调试与单机单卡相同。 上传镜像,参考单机单卡训练的上传镜像章节操作。
Step3 安装云端Python插件 在新打开的VS Code界面,单击左侧列表的Extensions选项,在搜索框中输入Python,在下拉列表中单击“Install”进行安装。 图8 安装云端Python插件 如果安装云端的Python插件不成功时,建议通过离线包的方式安装。具体操
Code接入并在新界面单击打开,未弹出VS Code窗口 原因分析 未安装VS Code或者安装版本过低。 解决方法 下载并安装VS Code(Windows用户请单击“Win”,其他用户请单击“其他”下载),安装完成后单击“刷新”完成连接。 父主题: VS Code连接开发环境失败故障处理
可以作为自定义镜像,方便后续使用,并且方便进行分享。 保存镜像时,安装的依赖包(pip包)不丢失,VS Code远程开发场景下,在Server端安装的插件不丢失。 亮点特性3:预置镜像 - 即开即用,优化配置,支持主流AI引擎 每个镜像预置的AI引擎和版本是固定的,在创建Not
Code接入并在新界面单击打开,未弹出VS Code窗口 原因分析 未安装VS Code或者安装版本过低。 解决方法 下载并安装VS Code(Windows用户请单击“Win”,其他用户请单击“其他”下载),安装完成后单击“刷新”完成连接。 父主题: VS Code连接开发环境失败常见问题
source”。 图3 配置Grafana 单击“Prometheus”,进入Prometheus配置页面。 图4 进入Prometheus配置页面 参考下图进行配置。 图5 配置Grafana数据源 Grafana安装方式不同,Grafana版本也可能不同,图5仅为示例,请以实际配置界面为准。
登录如图所示。后续安装Docker、获取镜像、构建镜像等操作均在该ECS上进行。 图2 CloudShell远程登录界面 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum
登录如图所示。后续安装Docker、获取镜像、构建镜像等操作均在该ECS上进行。 图2 CloudShell远程登录界面 Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum