Kiszolgáló nélküli GPU-számítással kapcsolatos problémák elhárítása

Ez a lap a kiszolgáló nélküli GPU-számítással kapcsolatos problémák elhárításához nyújt segítséget.

A Databricks Assistant segíthet diagnosztizálni és javasolni a kódtár telepítési hibáinak javítását. Lásd : Számítási környezet hibáinak hibakeresése az Asszisztens használatával.

ValueError: a numpy.dtype mérete megváltozott, bináris kompatibilitást jelezhet. Elvárt érték: 96 a C fejlécből, de 88-at kapott a PyObject esetében.

A hiba általában akkor fordul elő, ha a függő csomag fordítása során használt NumPy-verziók és a futtatókörnyezetben jelenleg telepített NumPy-verzió nem egyezik. Ez az inkompatibilitás gyakran a NumPy C API-jának változásai miatt fordul elő, és különösen a NumPy 1.x és 2.x között észlelhető. Ez a hiba azt jelzi, hogy a jegyzetfüzetben telepített Python-csomag módosította a NumPy verzióját.

Ajánlott megoldás:

Ellenőrizze a NumPy verzióját a futtatókörnyezetben, és győződjön meg arról, hogy kompatibilis a csomagokkal. A Python könyvtárak előre telepítéséről a 4. környezet és 3. környezet kiszolgáló nélküli GPU-számítás kiadási megjegyzéseiben olvashat. Ha a NumPy másik verziójától függ, adja hozzá ezt a függőséget a számítási környezethez.

A PyTorch nem találja a libcudnnn fájlt a fáklya telepítésekor

Ha másik verziót torchtelepít, a következő hibaüzenet jelenhet meg: ImportError: libcudnn.so.9: cannot open shared object file: No such file or directory. Ennek az az oka, hogy a fáklya csak a helyi útvonal cuDNN-kódtárát keresi.

Ajánlott megoldás:

Telepítse újra a függőségeket azzal, hogy hozzáadja --force-reinstall, amikor torch-t telepíti.