Rozwiązywanie problemów z przetwarzaniem bezserwerowych procesorów GPU

Ta strona zawiera informacje ułatwiające rozwiązywanie problemów podczas korzystania z bezserwerowych obliczeń procesora GPU.

Asystent usługi Databricks może pomóc zdiagnozować i zasugerować poprawki błędów instalacji biblioteki. Zobacz Debugowanie błędów środowiska obliczeniowego przy użyciu Asystenta.

ValueError: zmieniony rozmiar numpy.dtype może wskazywać na niezgodność binarną. Oczekiwano 96 z nagłówka C, otrzymano 88 z obiektu Python

Błąd zwykle pojawia się, gdy występuje niezgodność wersji biblioteki NumPy używanych podczas kompilacji pakietu zależnego i wersji biblioteki NumPy aktualnie zainstalowanej w środowisku uruchomieniowym. Ta niezgodność często występuje z powodu zmian w interfejsie API języka C NumPy i jest szczególnie zauważalna między wersjami 1.x a 2.x. Ten błąd wskazuje, że pakiet języka Python zainstalowany w notesie mógł zmienić wersję biblioteki NumPy.

Zalecane rozwiązanie:

Sprawdź wersję biblioteki NumPy w środowisku uruchomieniowym i upewnij się, że jest ona zgodna z pakietami. Aby uzyskać informacje na temat wstępnie zainstalowanych bibliotek języka Python, zobacz informacje o wersji obliczeniowej bezserwerowego procesora GPU dla środowiska 4 i środowiska 3 . Jeśli masz zależność od innej wersji biblioteki NumPy, dodaj zależność do środowiska obliczeniowego.

PyTorch nie może odnaleźć biblioteki libcudnn podczas instalowania pochodnii

Podczas instalowania innej wersji torchprogramu może zostać wyświetlony błąd: ImportError: libcudnn.so.9: cannot open shared object file: No such file or directory. Jest to spowodowane tym, że torch wyszukuje tylko bibliotekę cuDNN w ścieżce lokalnej.

Zalecane rozwiązanie:

Zainstaluj ponownie zależności, dodając --force-reinstall podczas instalowania torch programu.