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- 将MLS业务迁移至ModelArts
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- 工具指南
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- MoXing开发指南
- SDK参考
- API参考
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常见问题
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一般性问题
- 什么是ModelArts
- ModelArts与其他服务的关系
- ModelArts与DLS服务的区别？
- ModelArts与MLS服务的区别？
- 如何购买或开通ModelArts？
- 支持哪些型号的Ascend芯片？
- 如何获取访问密钥？
- 如何上传数据至OBS？
- 提示“上传的AK/SK不可用”，如何解决？
- 使用ModelArts时提示“权限不足”，如何解决？
- 如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型？
- 什么是区域、可用区？
- 数据已上传OBS，使用ModelArts为什么无法找到对应的OBS桶？
- 在ModelArts中如何查看OBS目录下的所有文件？
- ModelArts数据集保存到容器的哪里？
- ModelArts支持哪些AI框架？
- ModelArts训练和推理分别对应哪些功能？
- MindSpore相关问题如何解决？
- 计费相关
- 自动学习
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- API/SDK
- 修订记录
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一般性问题
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故障排除
- 自动学习
- 开发环境
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训练作业
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OBS操作相关故障
- 读取文件报错，如何正确读取文件？
- TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误
- TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止
- 保存模型时出现Unable to connect to endpoint错误
- 训练作业日志中提示“No such file or directory”，如何解决？
- OBS拷贝过程中提示“BrokenPipeError: Broken pipe”
- 日志提示“ValueError: Invalid endpoint: obs.xxxx.com”
- 日志提示“errorMessage:The specified bucket does not exist”
-
云上迁移适配故障
- 无法导入模块
- 训练作业日志中提示“No module named .*”
- 如何安装第三方包，安装报错的处理方法
- 下载代码目录失败
- 训练作业日志中提示“No such file or directory”
- 训练过程中无法找到so文件
- 无法解析参数，日志报错
- 训练输出路径被其他作业使用
- 使用自定义镜像创建训练作业，找不到启动文件
- Pytorch1.0引擎提示“RuntimeError: std::exception”
- MindSpore日志提示“ retCode=0x91, [the model stream execute failed]”
- 使用moxing适配OBS路径，pandas读取文件报错
- 日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version”
- 重装的包与镜像装CUDA版本不匹配
- 内存限制故障
- 外网访问限制
- 权限问题
- GPU相关问题
-
业务代码问题
- 日志提示“pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected .* fields”
- 日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed with error code 0”
- 训练作业失败，返回错误码139
- 训练作业失败，如何使用云上环境调试训练代码？
- 日志提示“ '(slice(0, 13184, None), slice(None, None, None))' is an invalid key”
- 日志报错“DataFrame.dtypes for data must be int, float or bool”
- 日志提示“CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED. ”
- 日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp”
- 日志提示“Unexpected keyword argument passed to optimizer”
- 日志提示“no socket interface found”
- 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable”
- MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错
- 日志出现ECC错误，导致训练作业失败
- 超过最大递归深度导致训练作业失败
- 使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误
- 训练作业状态显示“审核作业初始化”
- 训练作业进程异常退出
- 训练作业进程被kill
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OBS操作相关故障
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- 视频帮助
- 文档下载
更新时间：2021-03-18 GMT+08:00
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查看训练作业详情
训练作业提交之后，您可以直接在PyCharm中查看此训练作业的详情。
在PyCharm中查看作业详情
训练作业运行成功后，您可以在PyCharm的左下边栏工具的“ModelArts Explorer”区域看到您提交的新训练作业。如果训练结束后未看到，可以尝试将“Training Job”折叠后再展开，等待页面刷新后，即可查看到您创建的作业。
- 作业版本号前的图表代表作业的当前状态。
- 绿色三角：运行中。
- 绿色对勾：运行成功。
- 黄色：已取消。
- 红色：运行失败。
图1 查看提交的训练作业
- 双击训练作业版本号V000x，可以查看作业详情。图2 查看训练作业详情
- ModelArts Explorer窗口支持快速搜索作业名称，鼠标单击窗口内的任何一个区域，直接输入作业名称即可实现搜索，作业列表只显示名称匹配的作业。按“Esc”键可以退出搜索模式。图3 搜索作业
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