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e Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明。 进入容器环境，创建自己的工作目录，由于在Snt9B裸金属服务器环境配置指南的配置环境步骤中，在启动容器时将物理机的home目录挂载到容器的“/home_host”目录下，该目录可以直接使用上传到物理机
Step2 为用户配置云服务使用权限 主用户为子账号授予ModelArts、OBS等云服务的使用权限后，子账号才可以使用这些云服务。此步骤介绍如何为用户组中的所有子账号授予使用ModelArts、OBS、SWR等各类云服务的权限。 主用户在IAM服务的用户组列表页面，单击“授权”，进入到授权页面，为子账号配置权限。
CUDA和CUDNN Vnt1机型软件版本建议：gpu driver version : 440.95.01 gpu driver version : 440.95.01（GPU驱动在宿主机中安装，镜像中无需安装） cuda runtime version : 10.2（PyTorch自带，无需关心）
云端Notebook安装依赖 云端调试与运行。 配置完云端的解释器后，PyCharm可以直接使用远端Notebook中的python解释器和硬件规格，满足用户在本地体验到真实的硬件环境并进行全流程的调试和验证。 基于Ascend的样例中，可能会抛出异常。 ModuleNotFoundError: No
推理部署推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B单机单卡。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.907软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.907-xxx.zip 文件名中的xx
py编写指导请见模型推理代码编写说明）。 确认该cuda版本与您安装的mmcv版本是否匹配。 部署时是否需要使用GPU，取决于的模型需要用到CPU还是GPU，以及推理脚本如何编写。 父主题： 服务部署
3.910版本，请参考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。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包
推理部署推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Cluster资源。 获取软件 获取插件代码包AscendCloud-6.3.906-xxx.zip中的AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx.zip文件。获取路径：Support-E。 如果没有软件下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
x86_x64架构的主机为例，您可以购买相同规格的ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录弹性云服务器。镜像选择公共镜像，推荐使用ubuntu18.04的镜像。 图1 创建ECS服务器-选择X86架构的公共镜像 登录主机后，安装D
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
作为调用发起方的客户端无法访问已经获取到的推理请求地址 服务部署失败，报错ModelArts.3520，服务总数超限 配置了合理的服务部署超时时间，服务还是部署失败，无法启动 父主题： 部署上线
将Tensorflow和Caffe框架的模型格式转换为MindSpore的模型格式，即模型后缀为.om，使之能在昇腾硬件中进行推理。由于产品演进规划，后续昇腾硬件推理时主要使用后缀为.mindir的模型格式，因此ModelArts下线.om格式的模型转换能力，在ModelArts中逐步增加
Mindspore版本与CANN版本，CANN版本与Ascend驱动/固件版本均有严格的匹配关系，版本不匹配会导致训练失败。 场景描述 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台上使用Ascend规格资源运行训练任务。 ubuntu-18.04 cann-6.3.RC2 (商用版本)
Gallery订阅的数据集可以在SDK中使用吗？ AI Gallery支持哪些区域？ AI Gallery下载数据到OBS中使用的带宽是用户自己的还是华为云的？
如何查看账号ID和IAM用户ID ModelArts AI识别可以单独针对一个标签识别吗？ ModelArts如何通过标签实现资源分组管理 为什么资源充足还是在排队？ 规格中数字分别代表什么含义？ 如何删除预置镜像中不需要的工具
ModelArts开发环境提供的预置镜像主要包含： 常用预置包：基于标准的Conda环境，预置了常用的AI引擎，常用的数据分析软件包，例如Pandas，Numpy等，常用的工具软件，例如cuda，cudnn等，满足AI开发常用需求。 预置Conda环境：每个预置镜像都会创建一个相对应的Cond
from __future__ import print_function import os import gzip import codecs import argparse from typing import IO, Union import numpy as np import
ook，使用新建的Notebook时，注意减少软件包的安装或文件的下载等操作，也可以减少容器大小； 减少镜像文件的大小 如果无法确认哪些包或文件可以不安装，那么可以选择一个较小的镜像来重建Notebook，然后在其中再安装需要的软件或文件。目前公共镜像中占用空间最小的是mindspore1
policy”设计原则，不同的pipeline是不同路径在独立演进的。先确保应用输出符合预期后，再进入到MindSpore Lite模型转换的过程，否则迁移昇腾后还是会遇到同样的问题。 AOE的自动性能调优使用上完全没有效果怎么办？ 在MindSpore Lite Convertor2.1版本之前可能出
义模型规范，才支持使用AI Gallery工具链服务。 硬件资源 选择支持运行该模型的硬件类型。 最低可运行规格 设置能够运行该模型的最低计算规格。在AI Gallery工具链服务中使用该模型时，只能选取等同或高于该规格的算力资源进行任务下发。 是否支持分布式训练/推理 选择该模
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