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再新建实例。 镜像下线后是否可以继续基于该镜像新建实例？ 镜像下线后无法使用该镜像新建实例，界面不会呈现了。 镜像下线后用户还想继续使用，怎么办？ 如果想长期使用该镜像，建议用户在镜像下线前保存自定义镜像使用，镜像下线后不会影响自定义镜像使用。 父主题： 下线公告
载后的文件如图2所示，代码所在路径为“./models/official/cv/resnet/”。 # 下载代码 git clone https://gitee.com/mindspore/models.git -b v1.5.0 图2 下载后的模型包文件 下载花卉识别数据集。
查看个人基本信息，包括“账号”、“头像”、“昵称”、“邮箱”、“简介”等信息。 单击“编辑资料”，可以编辑“昵称”和“简介”。 单击“更换头像”，可以自定义替换头像。 父主题： AI Gallery（旧版）
service_url：成功部署推理服务后的服务预测地址，示例：http://${docker_ip}:8080/generate。此处的${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址，端口号8080来自前面配置的服务端口。 few_shot：开启少量样本测试后添加示例样本的个数。默认为3，取值范围为0~5整数。
&& \ pip install ipykernel==6.7.0 --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple && \
name}替换为实际的容器名称，例如：webui。 docker exec -it ${container_name} bash 步骤二：ComfyUI部署 安装依赖和模型包 下载ComfyUI软件包。 下载ComfyUI源码并切换分支。 git clone https://github
s:\n - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main\n - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r\n - https://mirrors
图2 租户名ID和IAM用户名ID 准备日志收集上传脚本。 修改以下脚本中NpuLogCollection的参数，将ak、sk、obs_dir替换为前面步骤中获取到的值，然后把该脚本上传到要收集NPU日志的节点上。 import json import os import sys import
链接仓库协议。当前支持：ssh，https。 url String 链接仓库地址。 credential Object 证书信息，请参见表30。 表21 credential字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 ssh_private_key String ssh私有证书。 access_token
disable_affinity_api False 否 关闭亲和算子（融合算子、亲和优化器）API分析。对于首次从gpu迁移至npu的训练任务性能分析，建议保留该参数，替换亲和算子API通常能获得一定性能收益。对于完成迁移后在npu上长训的训练任务，如果出现性能问题，建议设置为True来提升分析速度。 7 output_path
"instance_count" : 1, "src_path" : "https://infers-data.obs.xxxxx.com/xgboosterdata/", "dest_path" : "https://infers-data.obs.xxxxx.com/output/"
ch-1.0.0/bin/python 如果路径为~/anaconda3/envs/Pytorch-1.0.0/bin/python，把~替换为/home/ma-user即可。 Sync folders: 需要配置本地的工程目录文件同步到云上开发环境中的某个目录，推荐配置为/ho
果出现该情况请将编辑器改为utf-8格式后再粘贴代码。 在本地电脑中创建训练脚本“train.py”，内容如下： # base on https://github.com/pytorch/examples/blob/main/mnist/main.py from __future__
以上代码中的"<modelarts_action>"、"<your_ssf_id>"、"<sfs_path>"、"<sfs_option>"，需要根据您的业务需求替换为实际的参数，各参数含义如下。 表1 参数解释 参数 参数解释 Action 表示在何种场景下授予SFS Turbo文件夹访问权限。 创建
果出现该情况请将编辑器改为utf-8格式后再粘贴代码。 在本地电脑中创建训练脚本“train.py”，内容如下： # base on https://github.com/pytorch/examples/blob/main/mnist/main.py from __future__
'{"prompt": "hello", "temperature":0, "max_tokens":20}' vLLM接口请求参数说明参考：https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html 方式二：使用OpenAI接口请求服务，命令参考如下。
${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --dataset：数据集路径，推荐使用human-eval-v2-20210705.jsonl数据集，数据集可从https://github.com/openai/hum
${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --dataset：数据集路径，推荐使用human-eval-v2-20210705.jsonl数据集，数据集可从https://github.com/openai/hum
链接仓库协议。当前支持：ssh，https。 url String 链接仓库地址。 credential Object 证书信息，请参见表23。 表23 credential字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 ssh_private_key String ssh私有证书。 access_token
使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一：使用公开数据集 ShareGPT下载地址: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered
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