Solucionar problemas na computação de GPU sem servidor

Esta página fornece informações para ajudá-lo a solucionar problemas ao usar a computação de GPU sem servidor.

O Assistente do Databricks pode ajudar a diagnosticar e sugerir correções para erros de instalação da biblioteca. Consulte Usar o Assistente para depurar erros de ambiente de computação.

ValueError: tamanho numpy.dtype alterado, pode indicar incompatibilidade binária. Esperavam-se 96 do cabeçalho C, recebeu-se 88 de PyObject

O erro normalmente ocorre quando há uma incompatibilidade nas versões numPy usadas durante a compilação de um pacote dependente e a versão NumPy atualmente instalada no ambiente de runtime. Essa incompatibilidade geralmente ocorre devido a alterações na API C do NumPy e é particularmente perceptível de NumPy 1.x para 2.x. Esse erro indica que o pacote python instalado no notebook pode ter alterado a versão numPy.

Solução recomendada:

Verifique a versão do NumPy no runtime e verifique se ela é compatível com seus pacotes. Consulte as notas de versão de computação de GPU sem servidor para o ambiente 4 e o ambiente 3 para obter informações sobre bibliotecas do Python pré-instaladas. Se você tiver uma dependência em uma versão diferente do NumPy, adicione essa dependência ao seu ambiente de computação.

PyTorch não pode encontrar libcudnn ao instalar a tocha

Ao instalar uma versão diferente de torch, você poderá ver o erro: ImportError: libcudnn.so.9: cannot open shared object file: No such file or directory. Isso ocorre porque o torch busca apenas pela biblioteca cuDNN no caminho local.

Solução recomendada:

Reinstale as dependências adicionando --force-reinstall ao instalar torch.