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name：定时任务名称。 Environment：要运行该Notebook的python环境。 Output formats：执行结果的输出文件类型。 Parameter：单击+，手动设置运行Notebook的python变量。 Schedule：任务执行策略，可以立即运行；也可以设置定时策略运行，支持cron表达式。
upyterLab。 图2 打开Notebook实例 进入JupyterLab页面后，自动打开Launcher页面，如下图所示。您可以使用开源支持的所有功能，详细操作指导可参见JupyterLab官网文档。 图3 JupyterLab主页 不同AI引擎的Notebook，打开后L
训练场景主要查看自研的依赖包是否正常，查看pip list是否包含所需的包，查看容器直接调用的python是否是自己所需要的那个（如果容器镜像装了多个python，需要设置python路径的环境变量）。 测试训练启动脚本。 优先使用手工进行数据复制的工作并验证 一般在镜像里不包含
nal界面。 执行如下命令查看GPU使用情况。 nvidia-smi 查看当前Notebook实例中有哪些进程使用GPU。 方法一： python /modelarts/tools/gpu_processes.py 如果当前进程使用GPU 如果当前没有进程使用GPU 方法二： 打
中 npu-smi info 图7 查看卡信息 若想停止训练任务，可执行下述命令关闭进程，查询进程后显示已无运行中python进程。 pkill -9 python ps -ef 图8 关闭训练进程 limit/request配置cpu和内存大小，已知单节点Snt9B机器为：8张
system("pip uninstall -y numpy") os.system('rm -rf /home/work/anaconda/lib/python3.6/site-packages/numpy/') os.system("pip install numpy==1.15.4") 建议与总结
训练数据、代码、模型下载。（本地使用硬盘挂载或者docker cp，在ModelArts上使用OBSutil） 启动脚本，用法无切换，一般就是到达执行目录，然后python xxx.py。 训练结果、日志、checkpoints上传。（本地使用硬盘挂载或者docker cp，在ModelArts上使用OBSutil）
larts Service Log][sidecar] wait python processes exit..: \n [Modelarts Service Log][sidecar] wait python processes exit...\n[Modelarts Service
3.905-* 安装Python环境。 pip install -r requirements.txt cp attention_processor.py /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2.1.0/lib/python3.9/site-p
'ILSVRC2021winner21k_whole'。 在Swin-Transformer目录下创建requirements.txt指定python依赖库： # requirements.txt内容如下 timm==0.4.12 termcolor==1.1.0 yacs==0.1
开发者结合实际业务的需求，通过Workflow提供的Python SDK，将ModelArts的能力封装成流水线中的一个个步骤。对于AI开发者来说是非常熟悉的开发模式，而且灵活度极高。Python SDK主要提供以下能力。 开发构建：使用python代码灵活编排构建工作流。 调测：支持deb
indSpore Lite的接口即可。 MindSpore Lite提供了Python、C++以及JAVA三种应用开发接口，此处以Python接口为例，介绍如何使用MindSpore Lite Python API构建并推理Stable Diffusion模型，更多信息请参考MindSpore
code: 139 INFO:root:Using MoXing-v1.17.2-c806a92f INFO;root:Using OBS-Python-SDK-3.1.2 原因分析 出现该问题的可能原因如下 pip源中的pip包更新了，之前能跑通的代码，在包更新之后产生了不兼容的情况
载地址：https://huggingface.co/madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix/tree/main 下载开源数据集并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface.co/datasets/lambdalabs/pokemon
训练数据、代码、模型下载。（本地使用硬盘挂载或者docker cp，在ModelArts上使用OBSutil） 启动脚本，用法无切换，一般就是到达执行目录，然后python xxx.py。 训练结果、日志、checkpoints上传。（本地使用硬盘挂载或者docker cp，在ModelArts上使用OBSutil）
addr，或者自行寻找其他方式获取到容器ip）。 首先进入目录。 cd /home/ma-user/ComfyUI 启动服务命令如下。 python main.py --port 8183 --listen 172.17.0.7 --force-fp16 使用http://{宿主机ip}:8183
一段时间后，出现获取显卡失败的现象，报错如下： > torch.cuda.is_available() /usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/cuda/__init__.py:107: UserWarning: CUDA initialization:
"c9ab2b2f-edda-4556-bdbb-494e868d043c", "name" : "mock-service-python", "namespace" : "mock-service1", "origin" : "CUSTOMIZE", "resource_categories"
unzip_data_path = os.path.join(TEMP_CACHE_PATH, 'unzip') #也可以采用zipfile等Python包来做解压 os.system('unzip '+ zip_data_path + ' -d ' + unzip_data_path)
下载开源数据集naruto-blip-captions并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface.co/datasets/lambdalabs/naruto-blip-captions/tree/main。用户也可以使用自己的数据集。 下载开源数据集
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