ModelArts训练作业无法解析参数，日志报错 问题现象 ModelArts训练作业无法解析参数，遇到如下报错，导致无法正常运行： error: unrecognized arguments: --data_url=xxx://xxx/xxx error: unrecognized

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表1 训练作业支持的命令 命令 命令详情 get-job 查询ModelArts训练作业列表及详情。 get-log 查询ModelArts训练作业运行日志。 get-engine 查询ModelArts训练AI引擎。 get-event 查询ModelArts训练作业事件。 get-flavor

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击“确定”。 图3 删除AI应用 图4 确认删除AI应用 删除训练作业：访问华为云ModelArts训练作业控制台，按下图所示，单击“删除”，在弹出的确认窗口中单击“确定” 图5 删除训练作业 图6 确认删除训练作业 （可选）删除手动创建的OBS桶：登录 对象存储服务 OBS控制台，查找在3

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击“确定”。 图3 删除AI应用 图4 确认删除AI应用 删除训练作业：访问华为云ModelArts训练作业控制台，按下图所示，单击“删除”，在弹出的确认窗口中单击“确定” 图5 删除训练作业 图6 确认删除训练作业 （可选）删除手动创建的OBS桶：登录对象存储服务 OBS控制台，查找在3

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训练作业的“/cache”目录是否安全？ ModelArts训练作业的程序运行在容器中，容器挂载的目录地址是唯一的，只有运行时的容器能访问到。因此训练作业的“/cache”是安全的。 父主题： 创建训练作业

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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 ModelArts训练作业无法解析参数，日志报错

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训练作业是否支持定时或周期调用？ ModelArts训练作业不支持定时周期化调用。当您的作业处于“运行中”状态时，可以按照业务需求进行调用。 父主题： 管理训练作业版本

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训练作业使用MoXing复制数据较慢，重复打印日志 问题现象 ModelArts训练作业使用MoXing复制数据较慢。 重复打印日志“INFO:root:Listing OBS”。 原因分析 复制数据慢的可能原因如下： 直接从OBS上读数据会造成读数据变成训练的瓶颈，导致迭代缓慢。

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两个训练作业的模型都保存在容器相同的目录下是否有冲突？ ModelArts训练作业之间的存储目录相互不影响，每个环境之间彼此隔离，看不到其他作业的数据。 父主题： 查看作业详情

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Pytorch Mox日志反复输出 问题现象 ModelArts训练作业算法来源选用常用框架的Pytorch引擎，在训练作业运行时Pytorch Mox日志会每个epoch都打印Mox版本，具体日志如下： INFO:root:Using MoXing-v1.13.0-de803ac9

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超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错： RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度，导致训练失败。

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日志文件的大小达到限制 问题现象 ModelArts训练作业在运行过程中报错，提示日志文件的大小已达到限制： modelarts-pope: log length overflow(max:1073741824; already: 107341771; new:90), process

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无法导入模块 问题现象 ModelArts训练作业导入模块时日志报错： Traceback (most recent call last):File "project_dir/main.py", line 1, in <module>from module_dir import module_file

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基于ModelArts Standard运行GPU训练作业 在ModelArts Standard上运行GPU训练作业的场景介绍 在ModelArts Standard运行GPU训练作业的准备工作 在ModelArts Standard上运行GPU单机单卡训练作业 在ModelArts

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TensorFlow在OBS写入TensorBoard到达5GB时停止 问题现象 ModelArts训练作业出现如下报错： Encountered Unknown Error EntityTooLarge Your proposed upload exceeds the maximum

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下的“*.log”文件将会被自动上传至ModelArts训练作业的日志目录（OBS）。如果本地相应目录没有生成大小>0的日志文件，则对应的父级目录也不会上传。因此，PyTorch NPU的plog日志是按worker存储的，而不是按rank id存储的（这是区别于MindSpore的）。目前，PyTorch

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ModelArts CLI统称为ma-cli。ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互，使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交 DLI Spark作业、OBS数据复制等。 使用场景

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re日志。其他AI引擎的日志都包含在普通日志中，无法区分。 训练日志的时效性 从日志产生的时效性上可以分为以下3种情况： 实时日志：训练作业实时运行时产生，在ModelArts训练作业详情页面上可以查看。 历史日志：训练作业结束后，可以在ModelArts训练作业详情页面上查看历

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添加授权：按下图所示，依次单击“所有用户”“已有委托”并选中委托 modelarts_agency ，阅读并勾选声明单击“创建”。 创建训练作业：访问ModelArts训练作业控制台，单击“创建训练作业”，进入创建训练作业页面。 图21 进入创建训练作业页面 创建训练作业：按下图所示，填写名称，选择对应预制框架。选择步骤2

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复制数据至容器中空间不足 问题现象 ModelArts训练作业运行时，日志中遇到如下报错，导致数据无法复制至容器中。 OSError:[Errno 28] No space left on device 原因分析 数据下载至容器的位置空间不足。 处理方法 请排查是否将数据下载至“

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训练过程中无法找到so文件 问题现象 ModelArts训练作业运行时，日志中遇到如下报错，导致训练失败： libcudart.so.9.0 cannot open shared object file no such file or directory 原因分析 编译生成s

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