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p index-2519a27e.js /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2.1.0/lib/python3.9/site-packages/gradio/templates/frontend/assets COPY --chown=ma-user:ma-group
"c9ab2b2f-edda-4556-bdbb-494e868d043c", "name" : "mock-service-python", "namespace" : "mock-service1", "origin" : "CUSTOMIZE", "resource_categories"
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
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) python-3.7.13 mindspore-2.1.1 本教程以cann-6.3.RC2.、mindspore-2.1.1为例介绍。 本示例仅
p index-2519a27e.js /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2.2.0/lib/python3.10/site-packages/gradio/templates/frontend/assets/index-2519a27e.js
f42/”。 图5 获取APP认证鉴权相关信息 方式一：使用Python语言通过AppKey+AppSecret认证鉴权方式发送预测请求 下载Python SDK并在开发工具中完成SDK配置。具体操作请参见在Python环境中集成API请求签名的SDK。 创建请求体，进行预测请求。
resnet │ ├── model 必选：固定子目录名称，用于放置模型相关文件 │ │ ├──<<自定义Python包>> 可选：用户自有的Python包，在模型推理代码中可以直接引用 │ │ ├──mnist_mlp.pt 必选，pytorch模型保存文件，保
# 常用框架类型 framework_version='PyTorch-1.4.0-python3.6', # 常用框架版本 train_instance_type="modelarts
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
py，此示例文件附于MiniCPM-V2_0 Ascend软件包内。 cd /home/ma-user/MiniCPM-V python infer.py # 执行python infer.py即可得到示例参考结果： =======First round answer====== The aircraft
0/lib/python3.9/site-packages/diffusers为例，执行以下命令进行替换： cp attention_processor.py /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2.1.0/lib/python3.9/s
class paths. -pf, --py-files TEXT Python files to place on the PYTHONPATH for Python apps. --groups TEXT User group
修改镜像中相关文件权限，使得 ma-user, uid = 1000 用户可读写。 RUN chown -R ma-user:100 {Python软件包路径} # 设置容器镜像预置环境变量。 # 请务必设置 PYTHONUNBUFFERED=1, 以免日志丢失。 ENV PYTHONUNBUFFERED=1
{row['contentUrl']}") 预处理数据。 python -m tools.datasets.convert video ./datasets/webvid --output ./datasets/webvid_meta.csv python -m tools.datasets.datautil
the installed python version of this base image is python3.8, you should create a soft link from '/home/ma-user/anaconda/lib/python3.8/site-pac
yaml文件用于配置pod，本示例中使用sleep命令启动pod，便于进入pod调试。您也可以修改command为对应的任务启动命令（如“python inference.py”），任务会在启动容器后执行。 config.yaml内容如下： apiVersion: apps/v1 kind:
script_interpreter="/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.4/bin/python", log_url=base_bucket_path + 'log/',
HONPATH} 您选择的启动文件将会被系统自动以python命令直接启动，因此请确保镜像中的Python命令为您预期的Python环境。注意到系统自动注入的PATH环境变量，您可以参考下述命令确认训练作业最终使用的Python版本： export MA_HOME=/home/ma-user;
规格中带有ARM字样的显示，为ARM CPU架构。 规格中未带有ARM字样的显示，为X86 CPU架构。 ModelArts后台暂不支持下载开源安装包，建议用户在自定义镜像中安装训练所需的依赖包。 自定义镜像需上传至容器镜像服务（SWR）才能在ModelArts上用于训练。 父主题：
享的网络资源。 security_group_id 否 String 安全组，默认为空，当配置了vpc_id则此参数必填。安全组起着虚拟防火墙的作用，为服务实例提供安全的网络访问控制策略。安全组须包含至少一条入方向规则，对协议为TCP、源地址为0.0.0.0/0、端口为8080的请求放行。
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