Solucionar problemas na computação de GPU sem servidor

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

O Databricks Assistant 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: numpy.dtype tamanho alterado, pode indicar incompatibilidade binária. Esperava 96 do cabeçalho C, obtive 88 do PyObject

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

Solução recomendada:

Verifique a versão do NumPy no tempo de execução e certifique-se de que é compatível com os 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 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

Quando instala uma versão diferente do torch, poderá ver o erro: ImportError: libcudnn.so.9: cannot open shared object file: No such file or directory. Isso ocorre porque o Torch só procura a biblioteca cuDNN no diretório local.

Solução recomendada:

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