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# 查看ssh进程已启动 ps -ef |grep ssh 设置容器root密码,根据提示输入密码: passwd 图19 设置root密码 执行exit命令退出容器,在宿主机上执行ssh测试: ssh root@宿主机IP -p 51234(映射的端口号) 图20 执行ssh测试
as gr import os POD_IP = os.getenv('POD_IP') // 获取容器IP ROOT_PATH = os.getenv('ROOT_PATH') //获取服务根路径 def greet(name): return "Hello " +
drwx------ 3 root root 4096 May 7 10:50 datasets -rw------- 1 root root 1356 May 8 16:30 diffusers_lora_train.sh drwx------ 10 root root 4096
昇腾迁移快速入门案例 ModelArts提供了两个昇腾迁移案例,方便您快速了解并完成昇腾迁移过程。 约束限制 当前仅贵阳一区域支持选择本案例中的规格及镜像。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“开发空间 > Notebook”,进入“Notebook”管理页面。
自定义镜像导入模型部署上线调用API报错 部署上线调用API报错,排查项如下: 确认配置文件模型的接口定义中有没有POST方法。 确认配置文件里url是否有定义路径。例如:“/predictions/poetry”(默认为“/”)。 确认API调用中body体中的调用路径是否拼接
VIDEO_ANNOTATION FREE_FORMAT Workflow数据集标注节点代码样例 主要包含三种场景的用例: 场景一:基于用户指定的数据集创建标注任务,并等待用户标注完成。 使用场景: 用户只创建了一个未标注完成的数据集,需要在工作流运行时对数据进行人工标注。 可以放在数据集导入节点之后,对导入的新数据进行人工标注。
1或者最新版。 原因分析二 本地系统为Linux,由于使用root用户安装VS Code,打开VS Code显示信息It is not recommended to run Code as root user 解决方法二 请使用非root用户安装VS Code后,回到ModelArts控制台界面再次单击界面上的“VS
子账号使用ModelArts时,如何根据需要开通的功能配置子账号相应权限。 权限列表 子账号的权限,由主用户来控制,主用户通过IAM的权限配置功能设置用户组的权限,从而控制用户组内的子账号的权限。此处的授权列表均按照ModelArts和其他服务的系统预置策略来举例。 表1 服务授权列表
使用从容器镜像中选择创建模型时,在构建镜像环节,需要采用业界公开的可信基础镜像,例如来自OpenEuler,Ubuntu等的发布镜像,镜像运行用户需要创建非root普通用户,不能采用root用户直接运行。镜像中只安装运行时依赖的安全包,减少镜像的大小,同时安装包需要更新到最新的无漏洞版本。敏感信息和镜像解耦
果的存储路径,请参见如下说明。 背景说明 针对ModelArts中的数据集,在创建数据集时,需指定“数据集输入位置”和“数据集输出位置”。两个参数填写的均是OBS路径。 “数据集输入位置”即原始数据存储的OBS路径。 “数据集输出位置”,指在ModelArts完成数据标注后,执行
日志提示“label_map.pbtxt cannot be found” 问题现象 使用目标检测算法训练时,训练作业日志运行出现如下报错:ERROR:root:label_map.pbtxt cannot be found. It will take a long time to open every
不同)。 WebSocket客户端和服务端双向传输数据 连接建立后,WebSocket使用TCP完成全双工通信。WebSocket的客户端可以往服务端发送数据,客户端有不同的实现,同一种语言也存在不同的lib包的实现,这里不考虑实现的不同种类。 客户端发送的内容在协议的角度不限定
data, labels, filenames def load_cifar_data(root_path): train_root_path = os.path.join(root_path, 'cifar-10-batches-py/data_batch_')
解压路径配置tool工具根目录环境变量: export LLM_TOOLS_PATH=${root_path_of_AscendCloud-LLM}/llm_tools 其中,${root_path_of_AscendCloud-LLM}为AscendCloud-LLM包解压后的根路径。
model_path = os.path.join(root, test.onnx) # 多模型加载,例如:test2.onnx # self.model_path2 = os.path.join(root, test2.onnx) MindSpore的推理脚本示例
模型注册节点的名称。只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符,一个Workflow里的两个step名称不能重复 是 str inputs 模型注册节点的输入列表 否 ModelInput或者ModelInput的列表 outputs
输入则为真实样本或生成网络的输出,其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来。而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络。两个网络相互对抗、不断调整参数,最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真实。训练中获得的生成器网络可用于生成与输入图片相似的图片,用作新的数据集参
服务备注,默认为空,不超过100个字符。 否 str vpc_id 在线服务实例部署的虚拟私有云ID,默认为空,此时ModelArts会为每个用户分配一个专属的VPC,用户之间隔离。如需要在服务实例中访问名下VPC内的其他服务组件,则可配置此参数为对应VPC的ID。VPC一旦配置,不支持修改。当v
/v2/{project_id}/processor-tasks 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 create_version
数据集导入节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复。 是 str inputs 数据集导入节点的输入列表。 是 DatasetImportInput或者DatasetImportInput的列表