PAI-DSW常见问题

更新时间：2023年6月5日 18:40:00

本文为您介绍PAI-DSW的相关问题。

什么是PAI-DSW？

PAI-DSW（Data Science Workshop）是PAI推出的云原生机器学习和数据科学开发平台，其中内置了Jupyterlab、WebIDE和terminal 三种使用方式，同时也支持本地开发环境通过ssh登录进行远程开发，并支持多种计算资源类型和环境。您可以通过该平台在线编写及执行代码，提交代码为离线任务并将生成的训练模型下载至本地。

PAI-DSW实例如何挂载和使用自己的NAS文件系统？

PAI-DSW实例默认提供的系统盘为临时存储，在停止或删除实例后，系统会清空数据。如果您需要永久化存储数据，则需要挂载自己NAS。您所有的NAS文件均存储在/nas目录，可以通过PAI-DSW Terminal进入该目录查看并使用文件。

新版的PAI-DSW仅支持在创建实例时，挂载自己的NAS，详情请参见创建及管理DSW实例。实例一旦创建，则无法编辑实例信息或挂载NAS。

说明

挂载了NAS的实例，系统默认使用该NAS存储数据，不再使用临时存储。

如何在PAI-DSW中使用第三方库

PAI-DSW支持安装第三库，可以使用PAI-DSW Terminal输入如下命令完成安装。

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#Python 3版本。

pip install --user xxx

#Python 2版本。

source activate python2

pip install --user xxx

其中xxx需要替换为待安装的第三库名称。安装成功后，需要单击kernelrestart kernel，重启服务。

运行机器学习代码时，为什么页面放置一段时间后提示重新登录？

为安全考虑，PAI-DSW登录Session的有效期为3个小时，过期后需要重新登录，但是不会影响任务的执行。如果需要长时间运行任务，建议在PAI-DSW Terminal，使用nohup命令后台执行任务。

使用ECS搭建FTP上传下载文件到NAS，执行挂载（mount）命令报错mount:wrong fs type,bad option,bad superblock

现象描述
解决方法

执行mount命令之前，先安装nfs-utils安装包。
放大查看复制代码
```
yum install nfs-utils
```

如何使用PAI-DSW读取OSS数据？

进入PAI-DSW Terminal，使用osscmd命令实现文件的上传和下载，示例如下。

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#如果出现类似“Your configuration is saved into ”的提示，表示ID和Key已经保存成功。

$ osscmd config --id=accessid --key=accesskey --host=your_endpoint

#文件上传。

$ osscmd put local_existed_file oss://mybucketname/test_object

#文件下载。

$ osscmd get oss://mybucketname/test_object download_file

为什么安装的第三方包没有生效？

通过pip命令安装第三方包后，使用import命令导入时，如果出现无法查找到该包的问题，则先尝试重启服务。如果依然报错，则确认当前使用的环境。安装第三方包时，PAI-DSW默认安装到Python 3环境。如果需要安装到其他环境，则必须先手动切换环境再进行安装，示例如下。

放大查看复制代码

安装到Python 2环境。

source activate python2

pip install --user xxx

安装到TensorFlow 2.0环境。

source activate tf2

pip install --user xxx

其中xxx需要替换为待安装的第三方包名称。

如何部署PAI-DSW生成的模型？

使用PAI-EAS模型部署服务

使用PAI-DSW预置的EASCMD，在Terminal中使用命令行部署模型服务，详情请参见实例界面介绍。
下载模型到本地部署

您可以通过右键单击PAI-DSW生成的模型将其下载至本地。

PAI-DSW如何收费？

PAI-DSW支持预付费和后付费，您可以根据自己的实际需要选择付费方式，计费详情请参见PAI-DSW计费说明。

如何查看PAI-DSW账单？

对于后付费用户，可以进入用户中心查看账单明细，详情请参见查看账单与用量明细。

为什么PAI-DSW无法启动Docker？

因为PAI-DSW本身运行在容器中，所以PAI-DSW不支持安装Docker。对应的CUDA版本是底层的虚拟机预装好的，无法变更，您可以使用nvidia-smi查看对应的CUDA版本。

启动PAI-DSW实例失败提示`The cluster resources are fully utilized`如何解决？

当启动PAI-DSW实例失败提示The cluster resources are fully utilized. Please try later or other regions.时，您可以参考以下方法进行处理：

更换实例规格：尝试选择不同的实例规格，有些规格可能更容易获取资源。
更换地域：尝试选择其他可用地域，该地域的资源可能更加充足。
尝试在非高峰期创建：尝试在非高峰期创建PAI-DSW实例，例如晚上或周末时段。
如果上述方法均无法解决问题，请联系您的商务经理进行处理。

使用官方镜像：stable-diffusion-webui-env:pytorch1.13-gpu-py310-cu117-ubuntu22.04，目前支持在如下4个region里拉起：杭州、上海、北京、深圳
推荐使用GPU机型 A10 or V100

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Negative prompt: EasyNegative, extra fingers,fewer fingers

Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 10, Seed: 2337269170, Size: 512x832, Model hash: 71e703a0fc, Model: Counterfeit-V2.5_fp16, Denoising strength: 0.6, Clip skip: 2, ENSD: 31337, Hires upscale: 1.8, Hires upscaler: Latent

Used embeddings: EasyNegative [119b]

Time taken: 13.01s

Torch active/reserved: 4935/8028 MiB, Sys VRAM: 9260/16161 MiB (57.3%)

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