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/cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run --toolkit --samples --silent 安装好后执行以下命令检查安装结果： /usr/local/cuda/bin/nvcc -V PyTorch2.0安装和CUDA验证指南。 PyTorch2.0所需环境为Python3
Triton框架迁移操作步骤 本教程基于nvidia官方提供的nvcr.io/nvidia/tritonserver:23.03-py3镜像进行适配，使用开源大模型llama7b进行推理任务。 增加用户ma-user。 Triton镜像中默认已存在id为1000的triton-server用户，
emo/ -f -r OBS支持多种文件上传方式，当文件少于100个时，可以在OBS Console中上传，当文件大于100个时，推荐使用工具，推荐OBS Browser+（win）、obsutil（linux）。上述例子为obsutil使用方法。 准备算法 main.py文件内
当使用完全自定义镜像创建训练作业时，“启动命令”必须在“/home/ma-user”目录下执行，否则训练作业可能会运行异常。 创建算法 您在本地或使用其他工具开发的算法，支持上传至ModelArts中统一管理。 创建算法的准备工作。 完成数据准备：已在ModelArts中创建可用的数据集，或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。
SDK校验文件 下载Workflow SDK安装包 下载Workflow SDK校验文件 将SDK包及对应的校验文件放在同一目录下，使用openssl工具进行完整性校验，Workflow SDK校验示例如下： openssl cms -verify -binary -in modelarts_workflow-*
"annotation": … } 为了说明方便，下面的Manifest例子格式化为多行的json对象。 Manifest文件可以由用户、第三方工具或ModelArts数据标注生成，其文件名没有特殊要求，可以为任意合法文件名。为了ModelArts系统内部使用方便，ModelArts数
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Conda环境和一个基础Co
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