常见问题
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A:首先使用top和nvidia-smi命令分别查看CPU和GPU的使用率。如果CPU一直为100%且GPU无占用,那么大概率卡在了GPU调用上,那么请看上一个问题的答案。如果不是上述原因,那么需要进行代码Debug,推荐在关键代码行上print日志,然后执行程序定位程序卡在了哪一行代码语句上,根据定位的代码谷歌确认原因,这类情况也与代码本身有关,需具体原因具体分析,切忌不看代码只猜。
因为安装某些依赖导致JupyterLab的依赖被动升级或降级,从而影响了JupyterLab的运行,此时可以SSH登录到实例,然后输入 jupyter-lab 命令进行确认,如果执行命令报错则说明是此问题,那么可以通过 pip install jupyterlab 再次安装后重启实例恢复。
如果发现在使用AUTOMATIC1111项目的SD WebUI时,出现作图持续内存增长,或切换模型导致内存增长,那么可以参考以下方法解决
如果进行VSCode远程连接时在VS的输出中发现如下报错,那么可以参考下面的解决方法
首先使用nvidia-smi命令检查GPU的使用情况
1. 如果您使用VSCode、PyCharm等基于SSH的连接异常时,请按下面的方式排查解决 2. 如果您在使用XShell、MobaXterm连接异常,请参考文档,无需继续看下面的解决方法
首先使用nvidia-smi命令检查GPU的使用情况,如果发现程序已经关闭了但是还有显存占用,说明有残留进程占用了显存,那么按以下方式释放:
注意使用rm命令删除文件无法恢复。