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commit-id替换时去掉尖括号），使用浏览器下载vscode-server-linux-arm64.tar.gz文件。下载完成后，将下载的vscode-server-linux-arm64.tar.gz文件重命名为“vscode-server-linux-x64.tar.gz”。
ModelArts统一镜像列表 统一镜像列表 ModelArts提供了ARM+Ascend规格的统一镜像，包括MindSpore、PyTorch。适用于开发环境，模型训练，服务部署，请参考统一镜像列表。 表1 MindSpore 预置镜像 适配芯片 适用范围 mindspore_2
0-py3.7-euler2.8.3 Ascend+ARM算法开发和训练基础镜像，AI引擎预置MindSpore Ascend 是 是 tensorflow1.15-cann5.1.0-py3.7-euler2.8.3 Ascend+ARM算法开发和训练基础镜像，AI引擎预置TensorFlow
ModelArts上昇腾规格如下。 表1 昇腾规格 规格名称 描述 Ascend 1*ascend-snt9b|ARM 24核 192GB Snt9b单卡规格，配搭ARM处理器，适合深度学习场景下的模型训练和调测 ModelArts提供了面向推理迁移工作的预置镜像，其中包含了最新商
nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/containerd/nerdctl/releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7.6-linux-arm64.tar.gz # 将程序解压至运行目录中
Snt3资源有限，当资源售罄后，您在部署上线时，无法选择Ascend Snt3资源（公共资源池）进行推理，即在部署页面中，“Ascend: 1* Snt3 (8GB) | ARM: 3 核 6GB”资源为灰色，无法选择。 解决方案： 方法1：如果您希望使用公共资源池下的Ascend Snt3，可以等待其他用户释放，即其他使用Ascend
Notebook等线上开发工具工程化开发体验不如IDE，但是本地开发服务器等资源有限，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。因此使用本地IDE+远程Notebook结合的方式，可以同时享受IDE工程化开发和云上资源的即开即用，优势互补，满足开发者需求。
nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/containerd/nerdctl/releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7.6-linux-arm64.tar.gz # 将程序解压至运行目录中
pip源中不存在该包，当前默认pip源为pypi.org中的包，请在pypi.org中查看是否有对应版本的包并查看包安装限制。 下载的包与对应基础镜像架构不匹配，如arm系统下载了x86的包，python2版本的pip下载了python3的包。具体基础镜像运行环境请参见推理基础镜像列表。 安装pip包有先后依赖关系。
wget http://100.95.151.167:6868/aarch64/euler/dls-release/euleros-arm/compiled-software/seccomponent-1.1.0-release.aarch64.rpm && \ rpm
nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/containerd/nerdctl/releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7.6-linux-arm64.tar.gz # 将程序解压至运行目录中
process caused "exec format error" 常见场景为使用自定义镜像创建作业时选择的资源类型和规格错误。例如，自定义镜像是ARM CPU架构，应选用NPU规格的资源，却使用X86 CPU/X86 GPU规格的资源。 父主题： 训练作业运行失败
支持AOE优化 benchmark 支持测试性能 支持精度测试 profiling 支持分析算子的profiling 环境准备 本工具支持x86和ARM的系统环境，使用前需要安装以下软件。 表2 安装软件及步骤 软件 安装步骤 mindspore-lite 安装版本：2.2.10 下载地址：https://www
on Kernel？ 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求，用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”的IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda
Arts上的训练。 创建算法时，您需要在创建页面提供代码目录路径、代码目录路径中的启动文件、训练输入路径参数和训练输出路径参数。这四种输入搭建了用户代码和ModelArts Standard后台交互的桥梁。 代码目录路径 您需要在OBS桶中指定代码目录，并将训练代码、依赖安装包或
0/git-lfs-linux-arm64-v3.2.0.tar.gz 安装git lfs。 tar -zxvf git-lfs-linux-arm64-v3.2.0.tar.gz cd git-lfs-3.2.0 sh install.sh rm -rf git-lfs-linux-arm64-v3
CPU架构的自定义镜像，上述命令回显如下。 "Architecture": "arm64" 规格中带有ARM字样的显示，为ARM CPU架构。 规格中未带有ARM字样的显示，为X86 CPU架构。 ModelArts后台暂不支持下载开源安装包，建议用户在自定义镜像中安装训练所需的依赖包。 自定义镜像需上传至容器镜
在ModelArts控制台上购买Cluster资源。 Step1 申请开通资源规格 当前部分规格为受限购买（如modelarts.bm.npu.arm.8snt9b3.d），需要提前联系客户经理申请开通资源规格，预计1~3个工作日内开通（若无客户经理可提交工单反馈）。 Step2 基础权限开通
commit-id替换时去掉尖括号），使用浏览器下载vscode-server-linux-arm64.tar.gz文件。下载完成后，将下载的vscode-server-linux-arm64.tar.gz文件重命名为“vscode-server-linux-x64.tar.gz”。
AI模型等。 用户的个人信息包括： 用户注册时提供的昵称、头像、邮箱。 用户参加实践时提供的姓名、手机号、邮箱。 用户伙伴注册时提供的企业信息。 用户发布资产时提供的联系人姓名、手机号、邮箱。 资产管理 对于用户发布在AI Gallery中的资产，AI Gallery会做统一的保存管理。
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