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POST /v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodes/batch-reboot { "nodeNames" : [ "os-node-created-vrvrq", "os-node-created-4jczv" ] } 响应示例 状态码
-200.tar", '/cache/tiny-imagenet-200.tar') os.system('cd /cache; tar -xvf tiny-imagenet-200.tar > /dev/null 2>&1') 父主题： MoXing
os.system('pip install xxx') 方式一在训练作业启动前即可完成相关依赖包的下载与安装，而方式二是运行启动文件过程中进行依赖包的下载与安装。
优化镜像无法解决问题，请联系系统管理员处理。 父主题： 服务部署
表1 PC端浏览器兼容性一览表 浏览器类型 版本 操作系统 兼容性 Internet Explorer 11 Windows 7 不承诺兼容。 Microsoft Edge L3 Windows 10 完全兼容。 <79 Windows 10 不承诺兼容。
图1 选择不同的AI引擎 文件创建完成后，系统默认进入“JupyterLab”编码页面。 图2 进入编码页面 调用mox.file 输入如下代码，实现如下几个简单的功能。 引入MoXing Framework。
copy input_file_path = 'pixart-sigma-toy-dataset' input_json = os.path.join(input_file_path, 'InternData', 'data_info.json') if not os.path.exists
import json import os import sys import hashlib import hmac import binascii from datetime import datetime class NpuLogCollection(object):
根据不同的操作系统选择不同的安装包。 创建Notebook实例。 登录ModelArts控制台，单击左侧导航“开发环境 > Notebook”，然后单击“创建”。
(file_dir, 'input_dir')) parser.add_argument('--output_dir', type=str, default=os.path.join(file_dir, 'output_dir')) args, unknown =
__AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"] __SK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_SK"] # 如果进行了加密还需要进行解密操作 session = Session(access_key=__AK,secret_key
os.sysytem('pip install torch') import torch 父主题： OBS操作相关故障
系统后台会自动上传训练输出至指定的训练输出路径，请保证您设置的桶路径有写入权限和读取权限。
原因分析 在不使用动态加载的情况下，系统对单个模型文件的限制大小为5G，超过时无法进行导入。 处理方法 精简模型文件后，重新导入。 使用动态加载功能进行导入。 图1 使用动态加载 父主题： 模型管理
建议与总结 您可以在训练代码里添加一行： os.system('pip list') 然后运行训练作业，查看日志中是否有所需要的模块。 父主题： 业务代码问题
在customize_service.py中添加一行代码os.system('nvcc -V)查看该镜像的cuda版本（customize_service.py编写指导请见模型推理代码编写说明）。 确认该cuda版本与您安装的mmcv版本是否匹配。
资源管理 查询OS的配置参数 查询插件模板 查询节点列表 批量删除节点 批量重启节点 查询事件列表 创建网络资源 查询网络资源列表 查询网络资源 删除网络资源 更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表，可通过标签、资源池状态筛选查询资源池列表 查询资源池 删除资源池
"2970m", "memory" : "4558Mi" } } }, { "kind" : "Node", "apiVersion" : "v2", "metadata" : { "name" : "os-node-created
VS Code安装指导如下： 图2 Windows系统下VS Code安装指导 Linux系统下，执行命令sudo dpkg -i code_1.85.2-1705561292_amd64.deb安装。 Linux系统用户，需要在非root用户进行VS Code安装。
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'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可以为0，1，2，3等，表明对程序可见的GPU编号。
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