PyCharm Toolkit使用 安装ToolKit工具时出现错误，如何处理？ PyCharm ToolKit工具中Edit Credential时，出现错误 为什么无法启动训练？ 提交训练作业时，出现xxx isn't existed in train_version错误 提交训练作业报错“Invalid

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使用PyCharm Toolkit提交训练作业报错NoSuchKey 问题现象 使用PyCharm Toolkit提交训练作业时，训练作业详情页的“日志”页签存在报错“errorCode:NoSuchKey”。 原因分析 检查配置后发现，是镜像版本太低，旧版的镜像与当前训练作业不兼容。

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Run”。 图5 训练日志展示样例 停止作业 当训练作业在运行过程中时，您可以在PyCharm菜单栏中，选择“ModelArts >Training Job > Stop ”停止训练作业。 图6 停止作业 查看训练日志 查看训练日志有2种方式，在OBS查看和在PyCharm ToolKit工具中查看。

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在进入开发环境后，可以使用不同的虚拟环境，例如TensorFlow、PyTorch等，但是实际开发中，通常还需要安装其他依赖包，此时可以通过Terminal连接到环境里操作。 单击工具栏“Tools >Start SSH session”，选择SSH Configuration中配置的开发环境。可以执行pip

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DE与云上Notebook的连接。 图6 停止连接Notebook Step6 同步上传本地文件至Notebook 本地文件中的代码直接复制至本地IDE中即可，本地IDE中会自动同步至云上开发环境。 初始化同步： 在本地IDE的Project目录下，单击右键，选择“Deployment”，单击“Upload

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通过PyCharm远程使用Notebook实例 使用PyCharm Toolkit插件连接Notebook 使用PyCharm手动连接Notebook 使用PyCharm上传数据至Notebook 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试

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在单击“Apply and Run”按钮后，训练的日志可以在PyCharm窗口中实时展示。也可以单击Event Log中的控制台链接，转调到网页端中查看训练日志。 图29 在PyCharm中查看训练日志 终止训练作业。 如果想要在中途终止训练，可以在PyCharm中单击“ModelArts>Training

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。 将OBS中的数据传至Notebook中，通过在本地IDE的Terminal中使用ModelArts提供的Moxing库的文件操作API（mox.file.copy_parallel）完成。 在PyCharm环境中开启Terminal，VS Code中操作类似。 图2 PyCharm环境开启Terminal

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如何通过PyCharm ToolKit创建多个作业同时训练？ PyCharm ToolKit一次只能运行一个作业，运行第二个作业时需要手动将第一个作业停止。 父主题： PyCharm Toolkit使用

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单击右上角的减号并确认删除。 图2 删除配置信息 在弹出的确认对话框中，确认信息无误后，单击“是”删除对应配置信息。删除后您可以创建新的训练作业配置并提交训练作业。 父主题： PyCharm Toolkit使用

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load_state_dict(state_dict) 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置

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Code连接Notebook后使用介绍 操作指导 06:08 VS Code连接Notebook后使用介绍 使用PyCharm远程连接Notebook 操作指导 16:29 使用PyCharm远程连接Notebook 使用PyCharm提交训练作业 操作指导 12:29 使用PyCharm提交训练作业 为什么需要云上AI开发

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出现该问题的可能原因如下： 桶中的对象不存在，请检查OBS路径中的内容是否存在。具体错误码请参见OBS官方文档。 处理方法 检查OBS路径及内容格式是否正常。 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发

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3.5T空间用完了。 云上训练磁盘空间一般指如下两个目录的磁盘空间： “/”根目录，是docker中配置项“base size”，默认是10G，云上统一改为50G。 “/cache”目录满了，一般是3.5T存储空间满了，具体规格的空间大小可参见训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小。

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问题现象 在使用PyTorch1.0镜像时，必现如下报错： “RuntimeError: std:exception” 原因分析 PyTorch1.0镜像中的libmkldnn软连接与原生torch的冲突，具体可参看文档。 处理方法 按照issues中的说明，应该是环境中的库冲突了

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PIP安装对比图 推荐您使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 如果上述情况都解决不了，请联系技术支持工程师。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。

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训练作业失败，如何使用开发环境调试训练代码？ 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VsCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。

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将版本回退至pytorch1.3。 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置

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在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 硬盘限制故障

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在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 云上迁移适配故障

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创建调试训练作业 使用PyCharm ToolKit创建并调试训练作业 使用VS Code创建并调试训练作业 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型

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