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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。 sudo docker push swr.实际域名.com/deep-learning/tf-1.13.2:latest
me}:在step5中,使用Dockerfile创建的新镜像名称。 <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。示例:p
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时指定的profile。 注册新镜像 构建完成后,将新镜像注册到ModelArts镜像管理服务中,进而能够在ModelArts中使用该镜像。 有两种方式来注册镜像。 方式一:使用ma-cli image register命令来注册镜像。注册命令会返回注册好的镜像信息,包括镜像id
me}:在step5中,使用Dockerfile创建的新镜像名称。 <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。示例:p
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请求URI 参数 说明 URI-scheme 传输请求的协议,当前所有API均采用HTTPS协议。 Endpoint 承载REST服务端点的服务器域名或IP,不同服务在不同区域时,对应Endpoint不同,可以从终端节点中获取。 例如IAM服务在“华北-北京一”区域的Endpoint为“iam
操作步骤如下: 注册镜像。登录ModelArts控制台,在左侧导航栏选择“镜像管理”,进入镜像管理页面。单击“注册镜像”,镜像源即为推送到SWR中的镜像。请将完整的SWR地址复制到这里即可,或单击可直接从SWR选择自有镜像进行注册,类型加上“GPU”,如图1所示。 图1 注册镜像 登录
<镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 参数说明: <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。示例:p
"import torch;print(torch.__version__)" 通过pytorch官网可查兼容版本:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 如果环境中装了多版本的cuda,可以排查LD_LIBRARY_PATH中的cuda优先级,需要手动调整下。
wget http://images.cocodataset.org/zips/train2014.zip && unzip train2014.zip wget http://images.cocodataset.org/zips/val2014.zip && unzip val2014
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Method Not Allowed 问题现象 服务预测报错:Method Not Allowed 原因分析 服务预测默认注册的API需要使用POST方法调用。如您使用了GET方法,APIG(API网关)将会拦截请求。 处理方法 使用POST方法调用。 父主题: 服务预测
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标志来选择用于训练的列。 { 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title': 'April', 'text': 'April is the fourth month
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