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使用从训练或者从OBS中选择创建AI应用，推荐用户使用动态加载的方式导入，动态加载实现了模型和镜像的解耦，便于进行模型资产的保护。用户需要及时更新AI应用的相关依赖包，解决开源或者第三方包的漏洞。AI应用相关的敏感信息，需要解耦开，在“在线服务”部署时进行相应配置。请选择ModelArts推荐的运行时环境，旧的运
训练任务大概会运行两小时左右，训练完成后自动停止。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16 关闭训练进程 父主题： Lite Cluster资源配置
canonicalized_resource = "/%s/%s/%s" % (obs_bucket, self.obs_dir, log_tar) IS_PYTHON2 = sys.version_info.major == 2 or sys.version < '3' canonical_string
可能原因是用户使用的启动脚本为旧版本的run_train.sh，脚本里面有某些环境变量在新版本下发的作业中并不存在这些环境变量导致。 可能原因是使用Python file接口并发读写同一文件。 处理方法 对挂载盘的数据加权限，可以改为与训练容器内相同的用户组（1000），假如/nas盘是挂载路径，执行如下代码。
目录。 cd /data/demo 执行训练命令： /home/ma-user/anaconda3/envs/pytorch/bin/python main.py -a resnet50 -b 128 --epochs 5 dog_cat_1w/ 告警"RequestsDependencyWarning:
"model_name" : "mnist", "model_version" : "1.0.0", "runtime" : "python2.7", "tenant" : "6d28e85aa78b4e1a9b4bd83501bcd4a1", "project" :
altair antlr4-python3-runtime==4.8.0 ftfy regex pytorch_lightning==1.6.5 gitdb trampoline clip aenum facexlib torch==2.1.0 python-multipart gdown
semantic_version gitdb trampoline clip aenum facexlib torch==2.1.0 python-multipart gdown \ && pip install -r requirements_versions.txt &&
train_url) 新旧版训练预置引擎差异 新版的预置训练引擎默认安装Moxing2.0.0及以上版本。 新版的预置训练引擎统一使用了Python3.7及以上版本。 新版镜像修改了默认的HOME目录，由“/home/work”变为“/home/ma-user”，请注意识别训练代码
载完成后，镜像的启动命令会被自动执行。启动命令的填写规范如下： 如果训练启动脚本用的是py文件，例如train.py，运行命令可以写为python ${MA_JOB_DIR}/demo-code/train.py。 如果训练启动脚本用的是sh文件，例如main.sh，运行命令可以写为bash
sh 在/home/ma-user目录下已经存在infer_server.py脚本文件，启动infer_server.py命令如下。 python infer_server.py 图3 启动脚本 在宿主机上另外打开一个终端，使用curl命令发送请求。完整的请求参数请参考表2。 curl
"engine_name": "TensorFlow", "engine_id": 1, "engine_version": "TF-1.4.0-python2.7", "status": 10, "app_url": "/usr/app/", "boot_file_url":
"engine_id": 1, "engine_version": "TF-1.4.0-python2.7", "status": 10, "app_url": "/usr/app/",
ockerfile配置如下： CMD ["sh", "/home/run.sh"] 镜像依赖组件 如果需要部署批量服务，镜像内需要集成python、jre/jdk、zip等组件包。 （可选）保持Http长链接，无损滚动升级 如果需要支持滚动升级的过程中不中断业务，那么需要将服务的
history) if image: image.save('1.jpg') else: print("no box") 运行推理脚本。 python infer.py 推理结果如下所示。 图1 推理结果（1） 图2 推理结果（2） Step5 调用API接口推理 进入源码根目录，安装依赖。
载地址：https://huggingface.co/madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix/tree/main 下载开源数据集pokemon-dataset并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface.co/datasets/say
on为必填参数。Image镜像制作规范可参见创建模型的自定义镜像规范。 runtime 否 String 模型运行时环境，系统默认使用python2.7。runtime可选值与model_type相关，当model_type设置为Image时，不需要设置runtime，当mode
载地址：https://huggingface.co/madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix/tree/main 下载开源数据集pokemon-dataset并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface.co/datasets/say
#!/bin/bash # 自定义脚本内容 ... # run.sh调用app.py启动服务器，app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设置启动命令，您也可以在镜像中自定义启动命令，在创建模型时填写与您镜像中相同的启动命令。 提供的服务可使
/home/ma-user/ComfyUI && source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh && python main.py --port 30027 --listen 0.0.0.0 --force-fp16 基于dockerfile进行build
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