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使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配，实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST官方数据集。
genrsa -out ca.key 2048 openssl req -new -x509 -days 3650 -key ca.key -out ca-crt.pem -subj "/C=CN/ST=GD/L=SZ/O=Huawei/OU=dev/CN=ca" openssl x509
如下以删除实例ID为“6fa459ea-ee8a-3ca4-894e-db77e160355e”的实例为例。 DELETE https://endpoint/v1/{project_id}/demanager/instances/6fa459ea-ee8a-3ca4-894e-db77e160355e
_2.3.0-cann_8.0.rc1-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240516142953-ca51f42 华北-乌兰察布一：swr.cn-north-9.myhuaweicloud.com/atelier/mindspore_2_3_ascend:mindspore_2
常登录裸金属服务器。 密码 指使用设置初始密码方式作为裸金属服务器的鉴权方式，此时，您可以通过用户名密码方式登录裸金属服务器。 Linux操作系统时为root用户的初始密码，Windows操作系统时为Administrator用户的初始密码。密码复杂度需满足以下要求： 长度为8至26个。
如下以获取实例ID为“6fa459ea-ee8a-3ca4-894e-db77e160355e”的实例详情为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/demanager/instances/6fa459ea-ee8a-3ca4-894e-db77e160355e
https://6ac81cdfac4f4a30be95xxxbb682.apig.xxx.xxx.com/v1/infers/468d146d-278a-4ca2-8830-0b6fb37d3b72 图1 API接口 父主题： 在线服务
scikit-learn 0.22.1 tornado 6.2 tensorboard 2.1.1 automake build-essential ca-certificates cmake cpp curl ffmpeg g++ gcc gfortran git git-lfs grep
实例当前状态。 previous_state String 实例上一状态。 请求示例 如下以启动实例ID为“6fa459ea-ee8a-3ca4-894e-db77e160355e”的实例为例。 { "action": "start" } 响应示例 成功响应示例 {
37.1 zipp 3.8.0 ... 部分apt安装包列表： apt ca-certificates cmake cuda curl ethtool fdisk ffmpeg g++ gcc git gpg graphviz
GMT+0800][INFO]Response body: {"count":3"total_count":0"models":[{"model id":"ca12cbdb-e7eb-4084-9ea3-36c0bd6axxxx","model name":"query_vec_recall_model_b"
access_token String GitHub的oauth token。 请求示例 如下以更新实例ID为“6fa459ea-ee8a-3ca4-894e-db77e160355e”的实例信息为例。 { "description": "machine learning python2
open_clip git reset --hard 37b2c6b321ee697df4c709ca95d6dc849fc7d214 37b2c6b321ee697df4c709ca95d6dc849fc7d214是commit号。 复制Open-clip源码包到容器/home/ma-user目录下。
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