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报错“The VS Code Server failed to start”如何解决？ 报错“Permissions for 'x:/xxx.pem' are too open”如何解决？ 报错“Bad owner or permissions on C:\Users\Administrator/
x #IP地址 Port 22522 User ma-user IdentityFile C:/Users/my.pem StrictHostKeyChecking no ForwardAgent yes 提示：因为SSH登录时会忽略known_hosts文件，有安全风险
to rgb 系统已将图片转成RGB格式处理，不需要用户处理。 5 type illegal 非图片文件，但可以转换成JPG convert to jpg 系统已将图片转换成JPG格式处理，不需要用户处理。 父主题： Standard自动学习
setting certificate verify locations: CAfile: /etc/pki/tls/certs/ca-bundle.crt CApath: none 关闭git验证命令如下： git config --global http.sslverify false 父主题：
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x #IP地址 Port 22522 User ma-user IdentityFile C:/Users/my.pem StrictHostKeyChecking no UserKnownHostsFile=/dev/null ForwardAgent
huawei.com Port 31215 User ma-user IdentityFile c:\Users\xxx\KeyPair-xxx.pem StrictHostKeyChecking no UserKnownHostsFile /dev/null ForwardAgent yes
处理方法 禁用cuDNN，在训练前加入如下代码。 torch.backends.cudnn.enabled = False 将输入数据转换成contiguous。 images = images.cuda() images = images.permute(0, 3, 1,
om格式的模型转换能力，在ModelArts中逐步增加.mindir格式的支持能力。 下线模型转换后是否有替代功能？ 您可以通过链接下载ATC模型转换工具，按照指导，在线下转换成.om格式模型。 ModelArts中是否还会增加模型转换的能力？ ModelArts开发环境中在贵阳一Region，支持将ONNX或PyTorch模型转换到
例并进行远程连接。 图9 查看Notebook实例详情页 第一次连接Notebook时，系统右下角会提示需要先配置密钥文件。选择本地密钥pem文件，根据系统提示单击“OK”。 图10 配置密钥文件 单击“确定”后，插件自动连接远端Notebook实例。首次连接大约耗时1~2分钟，取决于本地的网络情况。VS
报错“ssh: connect to host xxx.pem port xxxxx: Connection refused”如何解决？ 报错“no such identity: C:/Users/xx /test.pem: No such file or directory”如何解决？
<instance connection port> user ma-user IdentityFile ~/.ssh/test.pem StrictHostKeyChecking no UserKnownHostsFile /dev/null
模型为从对象存储(OBS)导入的：此时对body的要求会在推理代码中体现，具体在推理代码的_preprocess方法中，该方法将输入的http body转换成模型期望的输入，具体的指导可以查看文档：模型推理代码编写说明。 模型从AI Gallery中获取的：请查看AI Gallery中的调用说明或者咨询该模型的提供方。
in certificate chain 图1 报错SSL certificate problem 可采取忽略SSL证书验证：使用以下命令来克隆仓库，它将忽略SSL证书验证。 git clone -c http.sslVerify=false https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip
<instance connection port> user ma-user IdentityFile ~/.ssh/test.pem UserKnownHostsFile=/dev/null StrictHostKeyChecking no Host:
segments_tensors]) torch.jit.save(traced_model, "traced_bert.pt") 转换关键参数准备 对应的模型转换成MindIR格式，通过后端绑定的编译形式来运行以达到更好的性能（类似静态图的运行模式），所以需要提前准备以下几个重点参数。 输入的inputShape，包含batch信息。
后 ，如下图所示config文件，即为对应模型的eagle config文件。 图2 eagle config文件 步骤五：训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式 将训练完成后的权重文件（.bin文件或. safetensors文件），移动到下载好的开源权重目录下（即步骤4中，config文件所在目录）。
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