云服务器内容精选
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应用场景 在数字化时代，新闻的生成与传播速度不断刷新记录。在ModelArts Studio大模型即服务平台（下面简称为MaaS），使用Qwen2-7B模型可以实现新闻自动分类，能够高效处理和分类大量新闻内容。 该解决方案可以应用于如下场景： 新闻门户网站： 自动将新闻内容归类到相应板块，如科技、体育或国际新闻，以提升用户体验和内容检索效率。 社交媒体平台： 对用户分享的新闻链接进行智能分类，帮助用户迅速定位到感兴趣的话题。 内容推荐系统： 根据用户的阅读偏好和历史行为，智能推荐相关新闻，增强用户粘性和满意度。 新闻分析工具： 为分析师提供自动分类的新闻数据，便于进行市场趋势和热点分析。
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步骤一：准备环境 请参考Lite Server资源开通，购买Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。 sed -i 's/net\.ipv4\.ip_forward=0/net\.ipv4\.ip_forward=1/g' /etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
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步骤四：安装依赖和软件包 git clone和git lfs下载大模型可以参考如下操作。 由于欧拉源上没有git-lfs包，所以需要从压缩包中解压使用，在浏览器中输入如下地址下载git-lfs压缩包并上传到容器的/home/ma-user目录下。 https://github.com/git-lfs/git-lfs/releases/download/v3.2.0/git-lfs-linux-arm64-v3.2.0.tar.gz 或直接下载到容器，这样在容器中可以直接使用。 cd /home/ma-user wget https://github.com/git-lfs/git-lfs/releases/download/v3.2.0/git-lfs-linux-arm64-v3.2.0.tar.gz 进入容器，执行安装git lfs命令。 cd /home/ma-user tar -zxvf git-lfs-linux-arm64-v3.2.0.tar.gz cd git-lfs-3.2.0 sudo sh install.sh 设置git配置去掉ssl校验。 git config --global http.sslVerify false 从github拉取finetrainers代码。 cd /home/ma-user git clone https://github.com/a-r-r-o-w/finetrainers.git cd /home/ma-user/finetrainers git checkout 80d1150a0e233a1 若进行训练微调需依赖decord包，arm版本可参考附录安装编译。 由于当前CogVideoX1.5版本依赖的diffuser暂未合入主线，需安装分支版本diffuser cd /home/ma-user git clone https://github.com/zRzRzRzRzRzRzR/diffusers cd /home/ma-user/diffusers/ git checkout cogvideox1.1-5b git checkout ea166f85ad0090d182ec5f0 pip install -e . 安装CogVideo Ascend软件包。 将获取到的CogVideo Ascend软件包AscendCloud-AIGC-*.zip文件上传到容器的/home/ma-user目录下。获取路径参见获取软件和镜像。 解压AscendCloud-AIGC-*.zip文件，解压后将里面指定文件与对应CogVideo文件进行替换，执行以下命令即可。 cd /home/ma-user unzip AscendCloud-AIGC-*.zip -d ./AscendCloud cd AscendCloud/multimodal_algorithm/CogVideoX_1_5/ dos2unix install.sh bash install.sh AscendCloud-AIGC-*.zip后面的*表示时间戳，请按照实际替换。 CogVideo Ascend软件包内容如下： . |---- install.sh 安装torch-npu适配修改脚本 |---- modify.patch 适配CogVideo训练代码git patch文件 |---- README.md 适配文档基于官方代码commit id说明 |---- requirements.txt python依赖包
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步骤五：CogVideo微调 下载模型权重 下载CogVideoX1.5 5b模型，huggingface地址如下 https://huggingface.co/THUDM/CogVideoX1.5-5B 准备数据集 数据集可参考使用如下数据集 https://huggingface.co/datasets/Wild-Heart/Tom-and-Jerry-VideoGeneration-Dataset 进行data cache 由于CogVideoX1.5对显存需求较大，直接训练显存不足，训练采用data cache，将text encoder和vae两个不参与训练的模型对数据集进行预编码处理。 cd /home/ma-user/finetrainers 对/home/ma-user/finetrainers/prepare_dataset.sh文件进行修改，配置对应的参数： MODEL_ID="path/CogVideoX1.5-5B" # 模型路径 DATA_ROOT="path/Tom-and-Jerry-VideoGeneration-Dataset" # 数据集路径 CAPTION_COLUMN="captions.txt" # 数据集提示词文件名 VIDEO_COLUMN="videos.txt" # 数据集视频名文件名 OUTPUT_DIR="path/preprocessed-Tom-dataset" # 预编码处理的tensor数据集输出路径 修改后，执行prepare_dataset.sh脚本 bash prepare_dataset.sh 进行模型训练 cd /home/ma-user/finetrainers 对finetrainers/train_text_to_video_sft.sh文件进行修改，配置训练使用的超参数： MAX_TRAIN_STEPS=("20000") # 最大训练步数 DATA_ROOT="path/preprocessed-Tom-dataset" # 预编码处理的tensor数据集路径，即data cache的输出路径 CAPTION_COLUMN="prompts.txt" # 数据集提示词文件名 VIDEO_COLUMN="videos.txt" # 数据集视频名文件名 MODEL_PATH="THUDM/CogVideoX1.5-5B" # 模型路径 output_dir="/path/to/my/models/cogvideox-sft # 模型输出路径 修改后，执行train_text_to_video_sft.sh脚本 bash train_text_to_video_sft.sh 以上微调文档提示来自官方文档，有关可用微调脚本参数及其功能的全面文档，您可以参考官方finetrainers中CogVideo训练文档。
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步骤三：启动容器镜像 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" export container_work_dir="自定义挂载到容器内的工作目录" export container_name="自定义容器名称" export image_name="镜像名称或ID" // 启动一个容器去运行镜像 docker run -itd --net=bridge \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5 \ --device=/dev/davinci6 \ --device=/dev/davinci7 \ --device=/dev/davinci_manager \ --device=/dev/devmm_svm \ --device=/dev/hisi_hdc \ --shm-size=256g \ -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \ -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \ -v /var/log/npu/:/usr/slog \ -v /usr/local/sbin/npu-smi:/usr/local/sbin/npu-smi \ -v ${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ ${image_name} \ /bin/bash 参数说明： -v ${work_dir}:${container_work_dir}：代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下可存放项目所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。如果容器挂载到/home/ma-user下，拉起容器时会与基础镜像冲突，导致基础镜像不可用。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 --name ${container_name}：容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 ${image_name}：容器镜像的名称。 --device=/dev/davinci0 ：挂载对应卡到容器，当需要挂载多卡，请依次添加多项该配置 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户，后续所有操作步骤都在ma-user用户下执行。 docker exec -it ${container_name} bash
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获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.912-xxx.zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip 说明： 包名中的xxx表示具体的时间戳，以包名的实际时间为准。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像 西南-贵阳一： swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2409-aarch64-snt9b-20241213131522-aafe527 从SWR拉取。
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操作步骤 需要先安装yum和expect。 sudo apt-get install yum yum install expect 把rank_table_file.json、start.sh和权重文件放在同一目录下。其中rank_table_file.json和start.sh只需要在主节点即可。rank_table_file.json仅作为模板使用，会在start.sh脚本里自动更新，文件内容详见附录：rank_table_file.json文件和一键部署脚本start.sh。参考目录结构如下： ${mountPath} |---rank_table_file.json |---start.sh |---DeepSeekR1 # 权重文件所在目录，每个节点都要有，且目录结构保持一致 执行部署脚本start.sh。 sh start.sh --model_name ${modelName} --mount_path ${mountPath} --maxSeqLen ${maxSeqLen} --node_ips ${nodeIps} --passwords ${nodePwds} modelName：模型权重所在文件夹名称。注意：文件夹名称需要包含R1或V3。例如：DeepSeekR1。 mountPath：容器挂载的路径，且不能为/home，该路径下包含权重文件所在目录。即为权重文件所在目录的父目录。 maxSeqLen：输入长度+输出长度的最大值。推荐默认16384。 nodeIps：节点IP列表，使用“,“分隔。双机填2个节点IP地址，4台机器填写4个节点IP地址。 nodePwds：各节点的root用户登录密码，使用“,“分隔，和上述节点要一一对应。如果只设置一个，则默认全部节点使用相同密码。
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步骤2：部署模型服务 模型创建成功后，在我的模型列表，单击操作列的“部署”，进入部署模型服务页面。 在部署模型服务页面，完成创建配置。 图5 资源设置 表2 部署模型服务 参数 说明 取值样例 服务设置 服务名称 自定义模型服务的名称。 service-1122 描述 部署模型服务的简介。 - 模型设置 部署模型 当从“我的模型”进入部署模型服务页面时，此处默认呈现选择的模型。 Qwen2-7B 资源设置 资源池类型 资源池分为公共资源池与专属资源池。 公共资源池供所有租户共享使用。 专属资源池需单独创建，不与其他租户共享。 公共资源池 实例规格 选择实例规格，规格中描述了服务器类型、型号等信息。 xxx 流量限制（QPS） 设置待部署模型的流量限制QPS。 3 实例数 设置服务器个数。 1 更多选项 内容审核 选择是否打开内容审核，默认启用。 开关打开（默认打开），内容审核可以阻止模型推理中的输入输出中出现不合规的内容，但可能会对接口性能产生较大影响。 开关关闭，停用内容审核服务，将不会审核模型推理中的输入输出，模型服务可能会有违规风险，请谨慎关闭。 关闭“内容审核”开关，需要在弹窗中确认是否停用内容审核服务，勾选后，单击“确定”关闭。 打开 事件通知 选择是否打开“事件通知”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示不启用 消息通知 服务。 开关打开：表示订阅消息通知服务，当任务发生特定事件（如任务状态变化或疑似卡死）时会发送通知。此时必须配置“主题名”和“事件”。 “主题名”：事件通知的主题名称。单击“创建主题”，前往消息通知服务中创建主题。 “事件”：选择要订阅的事件类型。例如“创建中”、“已完成”、“运行失败”等。 关闭 自动停止 当使用付费资源时，可以选择是否打开“自动停止”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示任务将一直运行。 开关打开：表示启用自动停止功能，此时必须配置自动停止时间，支持设置为“1小时”、“2小时”、“4小时”、6小时或“自定义”。启用该参数并设置时间后，运行时长到期后将会自动终止任务，准备排队等状态不扣除运行时长。 关闭 参数配置完成后，单击“提交”，创建部署任务。 在任务列表，当模型“状态”变成“运行中”时，表示模型部署完成。
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准备工作 已 注册华为账号 并开通华为云，且在使用ModelArts前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。 配置委托访问授权 ModelArts使用过程中涉及到与OBS、SWR等服务交互，首次使用ModelArts需要用户配置委托授权，允许访问这些依赖服务。 使用华为云账号登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“权限管理”，进入“权限管理”页面，单击“添加授权”。 在弹出的“访问授权”窗口中， 授权对象类型：所有用户（或根据实际情况配置） 委托选择：新增委托 权限配置：普通用户 选择完成后勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”，然后单击“创建”。 图1 配置委托访问授权 完成配置后，在ModelArts控制台的权限管理列表，可查看到此账号的委托配置信息。 图2 查看委托配置信息
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步骤1：创建我的模型 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“我的模型”进入模型列表。 在模型列表页，单击“创建模型”弹出创建模型页面。 在创建模型页面，配置参数。 图3 创建模型 表1 创建模型 参数 说明 取值样例 来源模型 单击“选择基础模型”，在弹窗中选择模型，单击“确定”。 Qwen2-7B 模型名称 自定义模型名称。 Qwen2-7B 描述 模型简介。 - 权重设置与词表 默认选择“使用推荐权重”，支持选择“自定义权重”。 使用平台推荐的权重文件，可提高模型的训练、压缩、部署和调优等服务的使用效率。 权重文件指的是模型的参数集合。 使用推荐权重 参数配置完成后，单击“创建”，创建自定义模型。 在模型列表，单击模型名称可以进入详情页查看模型详细信息和任务。 当模型“状态”变成“创建成功”时，表示模型创建完成。 图4 查看我的模型状态
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ModelArts入门实践 本章节列举了一些常用的实践案例，方便您快速了解并使用ModelArts完成AI开发。 表1 常用最佳实践 分类 实践案例 描述 适用人群 ModelArts Standard模型训练 基于ModelArts Standard上运行GPU训练任务 本案例介绍了如何使用ModelArts Standard专属资源池提供的计算资源，结合SFS和OBS存储，在ModelArts Standard的训练环境中开展单机单卡、单机多卡、多机多卡分布式训练。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师，同时了解SFS和OBS云服务 从 0 制作 自定义镜像 并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 本案例介绍如何从0开始制作镜像，并使用该镜像在ModelArts Standard平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是Pytorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师，同时熟悉docker容器知识 从 0 制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+Ascend） 本案例介绍如何从0开始制作镜像，并使用该镜像在ModelArts Standard平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MindSpore，训练使用的资源是Ascend。 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导 本案例基于ModelArts Standard供的昇腾计算资源，指导用户完成Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等常见开源大模型的预训练、SFT微调、LoRA微调训练过程。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 ModelArts Standard推理部署 使用Standard一键完成商超商品识别模型部署 本案例以“商超商品识别”模型为例，介绍从AI Gallery订阅模型，一键部署到ModelArts Standard，并进行在线推理预测的体验过程。 面向AI开发零基础的用户 从0-1制作自定义镜像并创建AI应用 针对ModelArts不支持的AI引擎，您可以构建自定义镜像，并将镜像导入ModelArts，创建为模型。本案例详细介绍如何使用自定义镜像创建模型，并部署成在线服务。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师，同时熟悉docker容器知识 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导 本案例基于ModelArts Standard供的昇腾计算资源，指导用户完成Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等常见开源大模型的推理部署、模型评测、模型量化等功能。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 ModelArts Standard自动学习 使用Standard自动学习实现垃圾分类 本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者使用ModelArts Standard的自动学习功能完成“图像分类”AI模型的训练和部署。 面向AI开发零基础的用户 使用Standard自动学习实现口罩检测 本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者使用ModelArts Standard的自动学习功能完成“物体检测”AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需任何代码开发，自动生成满足用户精度要求的模型。 ModelArts Standard开发环境 使用ModelArts VS Code插件调试训练ResNet50图像分类模型 本案例以Ascend Model Zoo为例，介绍如何通过VS Code插件及ModelArts Standard的Notebook进行云端数据调试及模型开发。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师 ModelArts Lite Server 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 本案例基于ModelArts Lite DevServer供的昇腾计算资源，指导用户完成Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等常见开源大模型的预训练、SFT微调、LoRA微调训练过程。 面向熟悉代码编写和调测的AI工程师，同时熟悉Linux和Docker容器基础知识 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 本案例基于ModelArts Lite DevServer提供的昇腾计算资源，指导用户完成Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等常见开源大模型的推理部署、模型评测、模型量化等功能。
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步骤五：准备推理环境 安装ultralytics，用于转换模型。 pip install ultralytics==8.2.70 numpy==1.23.0 onnxslim==0.1.34 获取推理代码。 cd ${container_work_dir} unzip AscendCloud-CV-6.3.909-xxx.zip cd Yolov8/yolov8_infer/mindspore_lite 获取yolov8 detection pt模型文件。下载地址：https://github.com/autogyro/yolo-V8 图1 下载yolov8 detection pt模型文件 pt模型转onnx模型。以转换yolov8n.pt为例，执行如下命令，执行完会在当前目录生成yolov8n.onnx文件。 python pt2onnx.py --pt yolov8n.pt onnx模型转mindir格式，执行如下命令，转换完成后会生成yolov8n.mindir文件。 converter_lite --fmk=ONNX --modelFile=yolov8n.onnx --outputFile=yolov8n --inputShape='images:1,3,640,640' --saveType=MINDIR --optimize=ascend_oriented 如果要使用动态batch，使用如下转换命令 converter_lite --fmk=ONNX --modelFile=yolov8n.onnx --outputFile=yolov8n_dy --saveType=MINDIR --optimize=ascend_oriented --configFile=convert_config.ini 配置文件convert_config.ini的内容如下： [acl_build_options] input_format="ND" input_shape="images:-1,3,640,640" ge.dynamicDims="1;8;16" 其中input_shape中的-1表示设置动态batch，ge.dynamicDims表示支持的batch值，上面的配置表示输入模型shape支持[1,3,640,640]，[8,3,640,640]，[16,3,640,640]这三种。 关于动态batch配置说明详见：https://www.mindspore.cn/lite/docs/zh-CN/r2.3.0/use/cloud_infer/converter_tool_ascend.html 使用converter_lite转换模型时，如果报E10001: Value [linux] for parameter [--host_env_os] is invalid. Reason: os not supported, support setting are the OS types of opp package。 建议在步骤三：启动容器镜像中通过docker run启动容器时，加上--privileged=true参数。
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步骤一：准备环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先释放被挂载的NPU或者联系华为方技术支持。 检查驱动版本。 运行如下命令查询驱动版本，回显信息中的“Software Version”字段值表示驱动版本。NPU ID表示设备编号，可通过npu-smi info -l命令查询。 npu-smi info -t board -i NPU ID 如果Atlas 300I Duo推理卡的驱动版本低于24.1.RC2.3，请参考升级文档升级驱动(24.1.RC2.3升级操作和24.1.RC2相同)，24.1.RC2.3驱动软件包获取地址参考驱动软件包。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。 sed -i 's/net\.ipv4\.ip_forward=0/net\.ipv4\.ip_forward=1/g' /etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
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步骤三：启动容器镜像 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。 docker run -it --net=host \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5 \ --device=/dev/davinci6 \ --device=/dev/davinci7 \ --device=/dev/davinci_manager \ --device=/dev/devmm_svm \ --device=/dev/hisi_hdc \ --shm-size=32g \ -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \ -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \ -v /var/log/npu/:/usr/slog \ -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \ -v ${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ ${image_id} \ /bin/bash 参数说明： device=/dev/davinci0，...， --device=/dev/davinci7：挂载NPU设备，示例中挂载了8张卡davinci0~davinci7。 ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统，work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 shm-size：共享内存大小。 ${container_name}：容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 ${image_id}：镜像ID，通过docker images查看刚拉取的镜像ID。 容器不能挂载到/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。如果容器挂载到/home/ma-user下，拉起容器时会与基础镜像冲突，导致基础镜像不可用。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。
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步骤四：获取代码并上传 上传推理代码AscendCloud-CV-6.3.909-xxx.zip到宿主机的工作目录中，包获取路径请参见表2。 上传代码到宿主机时使用的是root用户，此处需要在容器中执行如下命令统一文件属主为ma-user用户。 #统一文件属主为ma-user用户 sudo chown -R ma-user:ma-group ${container_work_dir} # ${container_work_dir}:/home/ma-user/ws 容器内挂载的目录 #例如：sudo chown -R ma-user:ma-group /home/ma-user/ws
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