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报错This site can't be reached 创建完Notebook后,单击操作列的“打开”,报错如下: 解决方案:复制页面的域名,添加到windows代理“请勿对以下列条目开头的地址使用代理服务器”中,然后保存就可以正常打开。 父主题: 实例故障
<镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>:前面步骤中自己创建的组织名称。示例:ma-group <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。
表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 dns_domain_name String 页面调用指南展示的访问域名,可用于添加内网DNS解析。 vpcep_info Array of InternalChannelDetail objects 检索到的VPC访问通道信息。
表4 VolumeReq 参数 是否必选 参数类型 描述 capacity 否 Integer 存储容量,EVS默认5G,最大限制4096G。 category 是 String 支持的存储类型。不同存储类型的差异,详见开发环境中如何选择存储。
如何将Keras的.h5格式模型导入到ModelArts中 ModelArts不支持直接导入“.h5”格式的模型。您可以先将Keras的“.h5”格式转换为TensorFlow的格式,然后再导入ModelArts中。 从Keras转TensorFlow操作指导请参见其官网指导。 父主题
在网站“https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html”搜索并下载如下whl文件。
TensorFlow引擎的训练脚本中添加Summary代码,具体方式请参见TensorFlow官方网站。 注意事项 运行中的可视化作业不单独计费,当停止Notebook实例时,计费停止。 Summary文件数据如果存放在OBS中,由OBS单独收费。
<镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>:前面步骤中自己创建的组织名称。示例:ma-group <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。
提交创建训练作业后,训练过程中,训练作业的节点可通过域名+端口的方式SSH连接到其他节点,示例代码如下所示: ssh modelarts-job-a0978141-1712-4f9b-8a83-000000000000-worker-1 -p $MY_SSHD_PORT 父主题:
model-path} --server-name=${server-name} --server-port=${server-port} 参数说明 model-path: 模型权重路径,例:/home/ma-user/Qwen-VL-Chat server-name:进程监听IP或者域名
sudo docker tag tf-1.13.2:latest swr.实际域名.com/deep-learning/tf-1.13.2:latest 使用docker push命令上传镜像。
<镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>:前面步骤中自己创建的组织名称。示例:ma-group <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。
<镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>:前面步骤中自己创建的组织名称。示例:ma-group <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。
<镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>:前面步骤中自己创建的组织名称。示例:ma-group <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。
<镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>:前面步骤中自己创建的组织名称。示例:ma-group <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。
<镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>:前面步骤中自己创建的组织名称。示例:ma-group <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。
<镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>:前面步骤中自己创建的组织名称。示例:ma-group <镜像名称>:<版本名称>:定义镜像名称。
在网站“https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html”搜索并下载如下whl文件。
使用网站https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/2.10.0/#files,下载tensorflow_gpu-2.10.0-cp37-cp37m-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl文件
获取路径:Support网站。 解压插件代码包ascendcloud-aigc-6.3.902-*到/home/ma-user/temp目录下。