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import os os.system("ulimit -c 0") 排查数据集大小,checkpoint保存文件大小,是否占满了磁盘空间。 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。
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。
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。
import json import os import sys import hashlib import hmac import binascii from datetime import datetime class NpuLogCollection(object):
__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
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“开发空间 > Notebook”,然后单击“创建”。
os.sysytem('pip install torch') import torch 父主题: OBS操作相关故障
Ubuntu系统 在线安装: sudo apt install nfs-kernel-server Euler OS系统 在线安装: sudo yum install nfs-utils 创建模型目录。 该路径的存储空间能够存储大模型文件。
(file_dir, 'input_dir')) parser.add_argument('--output_dir', type=str, default=os.path.join(file_dir, 'output_dir')) args, unknown =
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: AI应用管理
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。
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
训练作业中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹? 训练作业如何调用shell脚本,是否可以执行.sh文件? 训练代码中,如何获取依赖文件所在的路径? 自定义python包中如果引用model目录下的文件,文件路径怎么写 父主题: Standard训练作业
(os.path.realpath(self.model_path)) with open(os.path.join(dir_path, 'label.json')) as f: self.label = json.load(f)
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
(仅限于北京一) 表11 镜像详情 软件类型 版本详情 操作系统 Ubuntu 16.04 64bit 架构类型 x86 镜像名称:CentOS 7.4 64bit for BareMetal(仅限于华南广州) 表12 镜像详情 软件类型 版本详情 操作系统 CentOS 7.4
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。
"2970m", "memory" : "4558Mi" } } }, { "kind" : "Node", "apiVersion" : "v2", "metadata" : { "name" : "os-node-created
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。