Pycharm中使用云服务器训练_使用模型训练服务快速训练算法模型-华为云

使用模型训练服务快速训练算法模型

使用模型训练服务快速训练算法模型本文档以硬盘故障检测的模型训练为例，介绍模型训练服务使用的全流程，包括数据集、特征工程、模型训练、模型管理和模型验证，使开发者快速熟悉模型训练服务。操作流程前提条件订购模型训练服务访问模型训练服务创建项目数据集特征工程模型训练模型管理

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日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version”

出现该问题的可能原因如下： conda和pip包混装，有一些包卸载不掉。处理方法参考如下代码，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

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日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp”

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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训练中的权重转换说明

--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir

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日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal at xxx”

是该资源节点中存在GPU卡损坏的情况，导致实际能检测到的卡少于所选规格。处理方法建议直接根据系统分卡情况下传进去的CUDA_VISIBLE_DEVICES去设置，不用手动指定默认的。如果发现资源节点中存在GPU卡损坏，请联系技术支持处理。建议与总结在创建训练作业前，推荐

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使用自定义镜像训练模型（模型训练）

使用自定义镜像训练模型（模型训练）训练管理中使用自定义镜像介绍示例：从0到1制作自定义镜像并用于训练准备训练镜像使用自定义镜像创建算法使用自定义镜像创建训练作业（CPU/GPU）使用自定义镜像创建训练作业（Ascend）自定义镜像训练作业失败定位思路

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分布式训练功能介绍

upyterLab等开发工具中调试分布式训练。约束限制总览页面打开的CodeLab不支持此项功能，但是如果用户在AI Hub中打开了可用的案例，会自动跳转到CodeLab中，此时是可以使用这项功能的。如果切换了Notebook的规格，那么只能在Notebook进行单机调测，

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训练profiling工具使用

::item和Mul算子，以此类推。其中如果某一个算子调用了Enqueue算子，代表该算子将会被下发到NPU中执行。鼠标点中某个算子/API，可查看对应详情，包括调用堆栈。图2 调用关系父主题： PyTorch迁移性能调优

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日志提示“RuntimeError: connect() timed out”

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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OBS拷贝过程中提示“BrokenPipeError: Broken pipe”

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： OBS操作相关故障

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日志提示"No CUDA-capable device is detected"

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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入门实践

本章节列举了一些常用的案例，方便您快速了解并使用ModelArts完成AI开发。表1 常用最佳实践实践描述适用人群自动学习口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测应用）该案例是使用华为云一站式 AI开发平台 ModelArts的新版“自动学习”功能，基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资

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ModelArts使用简介

erLab或者本地IDE中编写训练代码，进行AI模型开发。面向不同AI基础的开发者，本文档提供了相应的入门教程，帮助用户更快速地了解ModelArts的功能，您可以根据经验选择相应的教程。根据经验选择您的使用方式面向AI开发零基础的用户，您可以使用ModelArts在AI

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下载或读取文件报错，提示超时、无剩余空间

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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使用CDN中

使用CDN中网站加速全站加速文件下载加速点播加速父主题： CDN上云标准流程

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使用PyCharm ToolKit ，提示Error occurs when accessing to OBS

使用PyCharm ToolKit ，提示Error occurs when accessing to OBS 问题现象查看PyCharm ToolKit的日志，报错信息为：Error occurs when accessing to OBS。原因分析可能是用户无OBS权限。

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使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误

使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误问题现象使用预置算法创建训练作业，训练失败，日志中出现如下报错。 KeyError: 'bndbox' 原因分析用于训练的数据集中，使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注的数据集。处理方法此问题有两种解决方法：

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使用Tensorflow训练神经网络

此处 --train_dir 表示训练结果存储路径，其前缀 /tmp/sfs0 需要与4.c中设置的NFS“容器内挂载路径”路径保持一致，否则训练结果无法写入NFS中。 --max_steps表示训练迭代的次数，这里指定了10000次迭代，完成模型训练大概耗时3分钟，如果不指定，默认

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使用Cloud Shell登录训练容器

“策略名称”：设置自定义策略名称，例如：允许通过Cloud Shell访问运行中的训练作业。 “策略配置方式”：选择可视化视图。 “策略内容”：允许，云服务中搜索ModelArts服务并选中，操作列中搜索关键词modelarts:trainJob:exec并选中，所有资源选择默认值。图1 创建自定义策略

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日志提示“No space left on device”

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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部署上线时，出现错误

请参考模型包规范写配置文件和推理代码，并存储至需部署的模型所在OBS目录下。图1 错误信息父主题： PyCharm Toolkit使用

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