Устранение неполадок с бессерверными вычислительными процессорами GPU

Эта страница содержит сведения, помогающие устранять неполадки при использовании бессерверных вычислений GPU.

Помощник по Databricks может помочь диагностировать и предложить исправления ошибок при установке библиотек. См. статью "Помощник по отладке ошибок вычислительной среды".

ValueError: изменен размер numpy.dtype, может указывать на бинарную несовместимость. Ожидалось 96 в заголовке C, получено 88 из PyObject

Эта ошибка обычно возникает при несоответствии в версиях NumPy, используемых во время компиляции зависимого пакета и версии NumPy, установленной в текущей среде выполнения. Эта несовместимость часто возникает из-за изменений в API C NumPy и особенно заметно от NumPy 1.x до 2.x. Эта ошибка означает, что пакет Python, установленный в записной книжке, может изменить версию NumPy.

Рекомендуемое решение:

Проверьте версию NumPy во время выполнения и убедитесь, что она совместима с пакетами. Сведения о предварительно установленных библиотеках Python см. в заметках о выпуске вычислений GPU без сервера для среды 4 и среды 3 . Если у вас есть зависимость от другой версии NumPy, добавьте эту зависимость в вычислительной среде.

PyTorch не может найти libcudnn при установке факела

При установке другой версии torchможет появиться ошибка: ImportError: libcudnn.so.9: cannot open shared object file: No such file or directory Это связано с тем, что torch ищет библиотеку cuDNN только в локальном пути.

Рекомендуемое решение:

Переустановите зависимости, добавив --force-reinstall при инсталляции torch.