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在Terminal中执行conda deactivate命令退出当前虚拟环境，默认进入base环境。执行pip list命令查询已安装的包，然后安装需要的依赖进行保存，最后切换至指定的虚拟环境后再运行脚本。 父主题： 环境配置故障
true：导出图片到版本输出目录 false：不导出图片到版本输出目录（默认值） extract_serial_number Boolean 发布时是否需要解析子样本序号，用于医疗数据集。可选值如下： true：解析子样本序号 false：不解析子样本序号（默认值） include_dataset_data
构建超时中断，即会出现“Model image build task timed out”提示，不显示详细的构建日志。 处理方法 预先准备需要编译下载的依赖包，减少依赖包下载和编译的时间。可通过线下wheel包方式安装运行环境依赖。线下wheel包安装，需确保wheel包与模型文件放在同一目录。
k”路径下。 ln -s建立软连接 如果代码中涉及文件绝对路径，由于Notebook调试与训练作业环境不同，可能会导致文件绝对路径不一致，需要修改代码内容。推荐使用软链接的方式解决该问题，用户只需提前建立好软链接，代码中的地址可保持不变。 新建软链接： # ln -s 源目录/文件
rivate"。 否 str group_users 白名单列表，仅支持填写domain_id，当visibility为"group"时才需要填写该字段 否 list[str] 根据方法的入参不同，主要可分为以下两种使用场景： Workflow.release_to_galler
Standard运行，需要购买ModelArts专属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.907-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。
json file。如下图所示： 方法二：单击上侧菜单栏中的Run > Open configurations按钮 步骤二：选择语言 如果需要对Python语言进行设置，在弹出的Select a debug configuration中选择Python File，其他语言操作类似。如下图所示：
The operation, 'images', does not exist in the graph。 处理方法 如果切分了数据集，需要删除推理代码中“Yolov3Service”类中的如下代码： self.model_inputs = {'images': 'images:0'}
vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件，为用户提供推理部署方案，帮助用户使能大模型业务。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 推理部署使用的服务框架是vLLM（官网地址：https://github.com/vllm-
业务内存不正常。 请检查推理代码是否存在内存溢出或者内存泄漏的问题。 模型运行异常。 请检查您的模型是否能正常运行。例如模型依赖的资源是否故障，需要排查推理日志。 实例pod数量异常 。 如果您曾经找过运维人员删除过异常的实例pod，事件中可能会出现告警“服务异常，不正常的实例数为XX
须选择“预置框架”。 如果使用“自定义算法”创建训练作业，则可以把相关文件放置在配置的“代码目录”下，“启动方式”必须选择“预置框架”。 需要在创建训练作业前将相关文件上传至OBS路径下，文件打包要求请参见安装文件规范。 安装文件规范 请根据依赖包的类型，在代码目录下放置对应文件：
connection refused. " 出现该报错有两种情况： 流量超过了模型的处理能力。可以考虑降低流量或者增加模型实例数量。 镜像自身有问题。需要单独运行镜像确保镜像本身能正确提供服务。 "error_msg"："Due to self protection, the backend
ckpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置接续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数（支持预训练、LoRA微调、SFT微调）。 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。 当前功能还处于试验阶段，只有llama3-8B/70B适配。
Standard运行，需要购买ModelArts专属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.908-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。
功能咨询 是否支持图像分割任务的训练？ 本地导入的算法有哪些格式要求？ 欠拟合的解决方法有哪些？ 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题？ ModelArts训练好后的模型如何获取？ AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置？ TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical
快速分析和诊断昇腾场景下PyTorch性能劣化问题并给出相关调优建议。在过往性能调优场景中，如果性能profiling数据在OBS上，通常需要将TB或者GB级别的profiling数据下载至本地后才能使用msprof-analyze进行分析，大量数据的下载耗时以及对本地大规格存储
在ModelArts管理控制台删除，本地提交作业时候会报找不到该ID的作业。 解决措施 如果已经在ModelArts管理控制台删除了作业，需要在ToolKit也同步删除掉本地的配置信息，单击“Edit Training Configuration”，找到作业名称，单击右上角的减号并确认删除。
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。 import os os.system("pip uninstall -y numpy") os.system('rm -rf
Standard运行，需要购买ModelArts专属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.910-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。
量来屏蔽INFO级别的日志信息。环境变量的设置一定要在import tensorflow或者import moxing之前。 处理方法 您需要通过在代码中设置环境变量“TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL”来屏蔽INFO级别的日志信息。具体操作如下： import os os
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