Řešení potíží s výpočetními prostředky GPU bez serveru

Tato stránka obsahuje informace, které vám pomůžou s řešením potíží při používání výpočetních prostředků GPU bez serveru.

Nástroj Databricks Assistant vám může pomoct diagnostikovat a navrhovat opravy chyb instalace knihovny. Viz Použití Pomocníka k ladění chyb výpočetního prostředí.

Chyba ValueError: Velikost numpy.dtype se změnila, což může naznačovat binární nekompatibilitu. Očekávalo se 96 z C hlavičky, ale z objektu PyObject bylo 88.

K chybě obvykle dochází v případě neshody ve verzích NumPy používaných při kompilaci závislého balíčku a aktuálně nainstalované verze NumPy v prostředí runtime. K této nekompatibilitě často dochází kvůli změnám v NumPy C API rozhraní a je to obzvláště patrné z NumPy 1.x na 2.x. Tato chyba značí, že balíček Pythonu nainstalovaný v poznámkovém bloku mohl změnit verzi NumPy.

Doporučené řešení:

Zkontrolujte verzi NumPy v modulu runtime a ujistěte se, že je kompatibilní s vašimi balíčky. Informace o předinstalovaných knihovnách Pythonu najdete v poznámkách k verzi výpočetních prostředků GPU bez serveru pro prostředí 4 a prostředí 3 . Pokud máte závislost na jiné verzi NumPy, přidejte tuto závislost do výpočetního prostředí.

PyTorch nemůže najít knihovnu libcudnn při instalaci torch

Při instalaci jiné verze torchse může zobrazit chyba: ImportError: libcudnn.so.9: cannot open shared object file: No such file or directory. Důvodem je to, že funkce torch hledá pouze knihovnu cuDNN v místní cestě.

Doporučené řešení:

Znovu nainstalujte závislosti přidáním --force-reinstall při instalaci torch.