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境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"] __SK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_SK"] # 如果进行了加密还需要进行解密操作
read(img_path), np.uint8), 1) 在MXNet环境下使用torch包，请您尝试如下方法先进行导包： import os os.sysytem('pip install torch') import torch 父主题： OBS操作相关故障
境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"] __SK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_SK"] # 如果进行了加密还需要进行解密操作
', type=str, default=os.path.join(file_dir, 'input_dir')) parser.add_argument('--output_dir', type=str, default=os.path.join(file_dir, 'output_dir'))
Git插件相关操作，可以方便快捷地使用Github代码库。 Tabs 同时打开多个ipynb文件时，通过Tabs激活或选择文件。 Settings JupyterLab工具系统设置。 Help JupyterLab工具自带的帮助参考。 图15 ipynb文件菜单栏中的快捷键 表4 ipynb文件菜单栏中的快捷键 快捷键
新增委托：如果没有委托可选，可以在新增委托中创建委托权限。对于首次使用ModelArts的用户，需要新增委托。 “新增委托 > 委托名称” 系统自动创建委托名称，用户可以手动修改。 “新增委托 > 授权方式” 角色授权：IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制
模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图2 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 首次创建AI应
模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图2 设置AI应用 单击“立即创建”开始AI应用创建，待应用状态显示“正常”即完成AI应用创建。 若权重文件大于
参数说明： -v ${work_dir}:${container_work_dir}：代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
LOps打通了算法开发到交付运维的全流程。和以往的开发交付不同，以往的开发与交付过程是分离的，算法工程师开发完的模型，一般都需要交付给下游系统工程师。MLOps和以往的开发交付不同，在这个过程中，算法工程师参与度还是非常高的。企业内部一般都是有一个交付配合的机制。从项目管理角度上
"Node", "apiVersion" : "v2", "metadata" : { "name" : "os-node-created-zlncn", "creationTimestamp" : "2022-09-16T05:32:44Z"
如何安装C++的依赖库？ 训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕？ 如何在训练中加载部分训练好的参数？ 训练作业的启动文件如何获取训练作业中的参数？ 训练作业中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹？ 训练作业如何调用shell脚本，是否可以执行.sh文件？ 训练代码中，如何获取依赖文件所在的路径？
处理方法 将requirements.txt中的Unidecode改为unidecode。 建议与总结 您可以在训练代码里添加一行： os.system('pip list') 然后运行训练作业，查看日志中是否有所需要的模块。 父主题： 业务代码问题
download_datasets.py的内容。 import os import pandas as pd for idx, row in pd.read_csv('results_2M_val.csv').iterrows(): os.system(f"wget -O './dat
资源管理 查询OS的配置参数 查询插件模板 查询节点列表 批量删除节点 批量重启节点 查询事件列表 创建网络资源 查询网络资源列表 查询网络资源 删除网络资源 更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表，可通过标签、资源池状态筛选查询资源池列表 查询资源池 删除资源池
根据错误信息判断，报错原因为训练作业运行程序读取不到GPU。 处理方法 根据报错提示，请您排查代码，是否已添加以下配置，设置该程序可见的GPU： os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中，0为服务器的GPU编号，可
runtime没有找到。 处理方法 建议您按以下步骤排查处理： 确认部署在线服务时是否选择了GPU规格。 在customize_service.py中添加一行代码os.system('nvcc -V)查看该镜像的cuda版本（customize_service.py编写指导请见模型推理代码编写说明）。
ci7。 ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统，work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
i7。 ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统，work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
py > train.log 2>&1 & done 其中，train.py中设置环境变量DEVICE_ID： devid = int(os.getenv('DEVICE_ID')) context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, d
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