Risoluzione dei problemi relativi al calcolo GPU serverless

Questa pagina fornisce informazioni utili per risolvere i problemi relativi all'uso del calcolo GPU serverless.

Databricks Assistant consente di diagnosticare e suggerire correzioni per gli errori di installazione della libreria. Vedere Usare l'Assistente per eseguire il debug degli errori dell'ambiente di calcolo.

ValueError: dimensione numpy.dtype modificata, può indicare incompatibilità binaria. Previsto 96 dall'intestazione C, ottenuto 88 da PyObject

L'errore si verifica in genere quando si verifica una mancata corrispondenza nelle versioni di NumPy usate durante la compilazione di un pacchetto dipendente e la versione di NumPy attualmente installata nell'ambiente di runtime. Questa incompatibilità si verifica spesso a causa di modifiche nell'API C di NumPy ed è particolarmente evidente da NumPy 1.x a 2.x. Questo errore indica che il pacchetto Python installato nel notebook potrebbe aver modificato la versione di NumPy.

Soluzione consigliata:

Controllare la versione di NumPy nel runtime e assicurarsi che sia compatibile con i pacchetti. Per informazioni sulle librerie Python preinstallate, vedere le note sulla versione di calcolo della GPU serverless per l'ambiente 4 e l'ambiente 3 . Se si ha una dipendenza da una versione diversa di NumPy, aggiungere tale dipendenza all'ambiente di calcolo.

PyTorch non riesce a trovare libcudnn durante l'installazione di torch

Quando si installa una versione diversa di torch, è possibile che venga visualizzato l'errore : ImportError: libcudnn.so.9: cannot open shared object file: No such file or directory. Ciò è dovuto al fatto che torch cerca la libreria cuDNN solo nel percorso locale.

Soluzione consigliata:

Reinstallare le dipendenze aggiungendo --force-reinstall quando si installa torch.