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模型来源选择“从对象存储服务(OBS)中选择”,元模型选择转换后模型的存储路径,AI引擎选择“Custom”,引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图2 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建,待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 首次创建AI应用预计花费40~60
2.1.0 驱动 24.1.RC2.3 Python 3.9 CANN 8.0.RC3 MindSpore Lite 2.3.0 OS arm ultralytics 8.2.70 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
后续步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,并在控制台发送后续步骤中的远程命令。 注意:创建的ECS虚拟机使用ARM镜像创建。 图1 购买ECS 安装Docker。 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。
参数 参数类型 描述 arch String 该镜像所支持处理器架构类型。枚举值如下: X86_64:x86处理器架构。 AARCH64:ARM体系架构。 create_at Long 镜像创建的时间,UTC毫秒。 description String 该镜像所对应的描述信息,长度限制512个字符。
后续步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,并在控制台发送后续步骤中的远程命令。 注意:创建的ECS虚拟机使用ARM镜像创建。 图1 购买ECS 安装Docker。 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。
参数 参数类型 描述 arch String 该镜像所支持处理器架构类型。枚举值如下: X86_64:x86处理器架构。 AARCH64:ARM体系架构。 create_at Long 镜像创建的时间,UTC毫秒。 description String 该镜像所对应的描述信息,长度限制512个字符。
参数 参数类型 描述 arch String 该镜像所支持处理器架构类型。枚举值如下: X86_64:x86处理器架构。 AARCH64:ARM体系架构。 create_at Long 镜像创建的时间,UTC毫秒。 description String 该镜像所对应的描述信息,长度限制512个字符。
2.1.0 驱动 24.1.RC2.3 Python 3.9 CANN 8.0.RC3 MindSpore Lite 2.3.0 OS arm 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-6.3.910-xxx.zip软件包中的AscendCloud-CV-6
2整个文件夹上传到宿主机上。 Step3 构建标准镜像和容器环境 Step3 构建标准镜像和容器环境 和 Step4 构建与代码解耦的镜像和容器环境 都是搭建容器环境,任选其中一个即可。 一、构建镜像 基于官方提供的基础镜像构建自定义镜像opensora1.2:1.0。参考如下命令在宿主机上编写
模型来源选择“从对象存储服务(OBS)中选择”,元模型选择转换后模型的存储路径,AI引擎选择“Custom”,引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图3 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建,待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 首次创建AI应用预计花费40~60
模型来源选择“从对象存储服务(OBS)中选择”,元模型选择转换后模型的存储路径,AI引擎选择“Custom”,引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图3 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建,待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 首次创建AI应用预计花费40~60
update/upgrade和pip install命令判断是否可正常访问外部可用的开源软件仓库,若可以正常访问表示环境已连接外部网络。 上述的虚拟机或物理机需要为arm64架构。 建议构建节点安装的Linux系统版本为Ubuntu 18.04。 本指导使用/opt目录作为构建任务承载目录,请确保该目录下可用存储空间大于30GB。
模型来源选择“从对象存储服务(OBS)中选择”,元模型选择转换后模型的存储路径,AI引擎选择“Custom”,引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图3 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建,待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 首次创建AI应用预计花费40~60
基于昇腾、Dockerhub官网等官方开源的镜像制作,开源镜像需要满足如下操作系统约束: x86:Ubuntu18.04、Ubuntu20.04 ARM:Euler2.8.3、Euler2.10.7 Ubuntu20.04.6可能有兼容性问题,请优先使用低于该版本的操作系统。 不满足以上镜
模型来源选择“从对象存储服务(OBS)中选择”,元模型选择转换后模型的存储路径,AI引擎选择“Custom”,引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图3 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建,待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 首次创建AI应用预计花费40~60
17 18 19 20 21 { "detection_classes": [ "face", "arm" ], "detection_boxes": [ [ 33.6,
编写容器镜像Dockerfile文件。 在context文件夹内新建名为Dockerfile的空文件,并将下述内容写入其中。 # 容器镜像构建主机需要连通公网 FROM arm64v8/ubuntu:18.04 AS builder # 基础容器镜像的默认用户已经是 root # USER root # 安装
64GB”:GPU单卡规格,16GB显存,适合深度学习场景下的算法训练和调测 Ascend规格 有Snt9(32GB显存)单卡、两卡、八卡等规格。配搭ARM处理器,适合深度学习场景下的模型训练和调测。 “存储配置” 包括“云硬盘EVS”、“弹性文件服务SFS”、“对象存储服务OBS”和“并行文
海一、华南-广州、中国-香港 什么是Workflow 运行第一条Workflow 开发一条Workflow 开发工具 在 AI 开发过程中搭建开发环境、选择AI框架、选择算法、调试代码、安装相应软件或者硬件加速驱动库都不是容易的事情,使得学习 AI 开发上手慢门槛高。为了解决这些
e_1.7.0-cuda_11.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64-20220702120711-8590b76 ARM + Ascend架构的推理基础镜像 表4 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 1.15.0 Snt9 tensorflow_1