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问题现象 训练作业运行失败，日志中出现如下类似报错： [Modelarts Service Log]Training end with return code: 137 原因分析 日志显示训练进程的退出码为137。训练进程表示用户的代码启动后的进程，所以这里的退出码是用户的训练作业代
=X6c3N3eztX7cr3Arvqu&version_id=XwTuRqI9En7xuZskW70%2CJ4Eh2FDEWH1qnDlD3hQ&task_type=sys_data_analyse&return_result=true&query_current=true 响应示例
检查containerd是否安装 在创建CCE集群时，会选择 containerd 作为容器引擎，并默认给机器安装。如尚未安装，说明机器操作系统安装错误。需要重新纳管机器，重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。
只是SFS客户端I/O速度变慢或卡顿，但最终会争取处理。 处理方法 结合当前购买的SFS盘性能规划业务， 建议不要运行到性能上限。 可以购买多个SFS Turbo实例分担业务压力， 或者更换高性能的SFS盘。 一个SFS实例容量建议不要太大，建议以同样的成本换成购买多个SFS实例。 父主题： Lite
FullAccess权限和ModelArts CommonOperations权限只能二选一，不能同时选。 SFS弹性文件服务 弹性文件服务SFS Turbo的所有权限。使用SFS服务时需要配置。 ECS弹性云服务器 弹性云服务器所有权限。使用ECS服务时需要配置。 SWR容器镜像仓库 容器
某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。
Snt9b23 telescope： 2.7.5.9及之后版本 系统内核自动升级预警 KernelUpgradeWarning 重要 系统内核自动升级预警，旧版本：%s，新版本：%s 系统内核升级可能导致配套AI软件异常，请检查系统更新日志，避免机器重启 可能导致配套AI配套软件不可用 Snt3P
模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图2 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 若权重文件大于
共需要采集6类日志：用户训练打屏日志，主机侧操作系统日志（Host日志）， Device侧日志，CANN日志，主机侧资源信息，NPU网口资源信息。 用户训练打屏日志：指在训练过程中，通过设置环境变量将日志信息输出到标准输出（屏幕）的日志。 机侧操作系统日志（Host日志）：指在训练作业运行过程中，HOST侧用户进程产生的日志。
Distribution”选择“Ubuntu”，“OS Distribution Version”选择“Ubuntu 16.04”，“Architecture”选择“x86_64”，下载MLNX_OFED_LINUX-4.3-1.0.1.0-ubuntu16.04-x86_64.tgz。 宿主
tools/run.sh 资源池：在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格：选择8卡GPU规格。 计算节点：1。 SFS Turbo：增加挂载配置，选择SFS名称，云上挂载路径为“/home/ma-user/work”。 为了和Notebook调试时代码路径一致，保
27，仅支持选择Containerd作为容器引擎。其余CCE集群版本，支持选择Containerd或Docker作为容器引擎。 修改操作系统。在下拉列表中指定操作系统版本。 修改驱动版本。在“驱动版本”下拉列表中指定驱动版本。 指定节点计费模式。用户增加节点数量时，可以打开“节点计费模式”开
动态挂载OBS 功能介绍 在运行中的Notebook实例，支持将“OBS并行文件系统”挂载到实例中指定的文件目录，挂载后可以在容器中以文件系统操作方式完成OBS并行文件系统对象的读写。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API
检查containerd是否安装 在创建CCE集群时，会选择 containerd 作为容器引擎，并默认给机器安装。如尚未安装，说明机器操作系统安装错误。需要重新纳管机器，重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。
-r 1”命令延迟1分钟重启。 存储配置 开启存储配置开关，支持以下设置： 系统盘：显示系统盘的磁盘类型和大小。系统盘的磁盘类型支持本地盘和云硬盘（包括通用SSO、高IO和超高IO）。部分规格的系统盘仅支持本地盘。 容器盘：显示容器盘的存储类型、大小和数量。部分规格的容器盘存储
批量服务中调用模型的接口URL，表示服务的请求路径，此值来自模型配置文件中apis的url字段。 “映射关系” 如果模型输入是json格式时，系统将根据此模型对应的配置文件自动生成映射关系。如果模型的输入是文件，则不需要映射关系。 自动生成的映射关系文件，填写每个参数对应到csv单行
模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图2 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 首次创建AI应
要挂载在系统目录下，如“/”、“/var/run”等，会导致容器异常。建议挂载在空目录下，若目录不为空，请确保目录下无影响容器启动的文件，否则文件会被替换，导致容器启动异常，工作负载创建失败。 storage_type String 挂载类型sfs_turbo极速文件系统挂载。 source_address
sh 资源池：在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格：选择所需GPU规格。 计算节点个数：选择需要的节点个数。 SFS Turbo：增加挂载配置，选择SFS名称，云上挂载路径为“/home/ma-user/work”。 为了和Notebook调试时代码路径一致，保
nsorflow，训练使用的资源是GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机，操作系统ubuntu-18.04，通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台上使用GPU规格资源运行训练作业。
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