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pytorch模型获取模型shape,主要有如下两种方式获取: 方式一:通过stable diffusion的pytorch模型获取模型shape。 方式二:通过查看ModelArts-Ascend代码仓库,根据每个模型的configs文件获取已知的shape大小。 下文主要介绍方式1如何通过stable
创建Workflow模型注册节点 功能介绍 通过对ModelArts模型管理的能力进行封装,实现将训练后的结果注册到模型管理中,便于后续服务部署、更新等步骤的执行。主要应用场景如下: 注册ModelArts训练作业中训练完成的模型。 注册自定义镜像中的模型。 属性总览 您可以使用
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
是否必选 参数类型 描述 action 是 Integer 验收行为。可选值如下: 0:通过全部样本 1:驳回全部样本 2:取消验收 3:查看验收冲突的样本列表 4:只通过单张验收通过的样本及未验收的样本 5:只通过单张验收通过的样本 overwrite_last_result 否
Notebook专属预置镜像列表 ModelArts开发环境提供Docker容器镜像,可作为预构建容器运行。预置镜像里面包含PyTorch,Tensorflow,MindSpore等常用AI引擎框架,镜像命名以AI引擎为主,并且每个镜像里面都预置了很多常用包,用户可以直接使用而无需重新安装。