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d_node ./ rm -rf AscendCloud* 使用容器IP启动服务。 cd /home/ma-user/ComfyUI python main.py --port 8080 --listen ${docker_ip} --force-fp16 ${docker_ip
/user-job-dir/code && /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1.8/bin/python main.py" \ --data-url obs://your-bucket/mnist/dataset/MNIST/
在容器/home/ma-user下运行启动推理脚本infer.py,NPU推理脚本内容参见附录1:在NPU上运行infer.py脚本内容。 python infer.py 运行结束后,会打印所有图片预测的平均时延。 NPU上运行后,结果会保存在/home/ma-user/result.txt下。
attention_processor.py /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2.1.0/lib/python3.9/site-packages/diffusers/models/attention_processor.py 把ascendcl
"engine_name" : "PyTorch", "engine_version" : "PyTorch-1.3.0-python3.6" }, "code_tree" : { "name" : "code/",
torchvision获取数据集,因此示例代码中提供了三种训练数据加载方式。 cifar-10数据集下载链接,单击“CIFAR-10 python version”。 尝试基于torchvision获取cifar10数据集。 基于数据链接下载数据并解压,放置在指定目录下,训练集和
"source_job_version" : "V100", "model_type" : "TensorFlow", "runtime" : "python2.7", "description" : "mnist model", "execution_code" : "https://testmodel
image get-image查询ModelArts已注册镜像 Dockerfile一般需要提供一个基础镜像的地址,目前支持从docker hub等开源镜像仓拉取公开镜像,以及SWR的公开或私有镜像。其中ma-cli提供了查询ModelArts预置镜像和用户已注册镜像列表及SWR地址。 $ma-cli
数据实际输出到OBS的路径。 表33 engine 参数 参数类型 描述 engine_id String 异构作业引擎规格的ID。如“caffe-1.0.0-python2.7”。 engine_name String 异构作业引擎规格的名称。如“Caffe”。 engine_version String
数据实际输出到OBS的路径 表33 engine 参数 参数类型 描述 engine_id String 异构作业引擎规格的ID。如“caffe-1.0.0-python2.7”。 engine_name String 异构作业引擎规格的名称。如“Caffe”。 engine_version String
rm连接Notebook操作请参见配置本地IDE(PyCharm ToolKit连接)。 在本地IDE的终端运行如下命令进行环境准备。Python版本要求:3.7.x或以上版本。 rm modelarts*.whl wget -N https://cn-north-4-training-test
数据实际输出到OBS的路径。 表35 engine 参数 参数类型 描述 engine_id String 异构作业引擎规格的ID。如“caffe-1.0.0-python2.7”。 engine_name String 异构作业引擎规格的名称。如“Caffe”。 engine_version String
境。 实例在停止状态时,用户可以在Notebook详情页中更新SSH的配置信息。 说明: 开启此功能的实例中会预置VS Code插件(python、jupyter等)以及VS Code Server包,会占用约1G左右的持久化存储空间。 “密钥对” 开启“SSH远程开发”功能后,需要设置此参数。