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准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。文件会直接下载用户本地，需要再上传至SFS Turbo中。
准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
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907版本，请参考表1获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 软件配套版本 表1 获取软件 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6
path”中，再导入： import os import sys # __file__为获取当前执行脚本main.py的绝对路径 # os.path.dirname(__file__)获取main.py的父目录，即project_dir的绝对路径 current_path = os
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准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
${ANACONDA_DIR}/envs/${ENV_NAME}/bin/python to the actual python CMD="${ANACONDA_DIR}/envs/${ENV_NAME}/bin/python -m torch.distributed.launch \
在代码输入栏输入以下命令，获取当前环境的kernel，并激活需要安装依赖的python环境。 cat /home/ma-user/README source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装，请将命令中“TensorFlow-1
/home/ma-user/miniconda3/bin/activate MindSpore-python3.7-aarch64 #输入python并回车，进入python环境 python #使用moxing import moxing as mox #下载一个OBS文件夹，从OBS下载至EVS（OBS
详情接口获取。 URI DELETE /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否为必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
/v1/{project_id}/images/group 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。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 镜像名称，长度限制512个字符，
作业详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id}/stop 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否为必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
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