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图1 credential.csv文件内容 AK/SK生成步骤： 注册并登录管理控制台。 单击右上角的用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 单击“访问密钥”。 单击“新增访问密钥”，进入“身份验证”页面。 根据提示完成身份验证，下载密钥，并妥善保管。
所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io，否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取： 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。
string 否 fp16 - Python API 导入包并创建tailor对象。 from tailor.tailor import Tailor onnx_model_path = "./resnet50-v2-7.onnx" # 相对路径或者绝对路径均可以。
参考如下操作创建一个物体检测类型的数据集，并将数据导入到数据集中。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据管理 > 数据集”，进入“数据集”管理页面。 单击“创建数据集”，进入“创建数据集”页面，根据数据类型以及数据标注要求，选择创建不同类型的数据集。
output.manifest存放的是数据处理之后的图片信息（主要是指图片的位置和标注信息等），可以直接使用这个output.manifest文件创建数据集，或者把output.manifest文件导入到已经存在的数据集中。 物体检测 在输出目录下，文件结构如下所示。
save_image.py代码如下： # save_image.py # 导入ModelArts SDK的依赖，并初始化Session，此处的ak、sk、project_id、region_name请替换成用户自己的信息 from modelarts.session import
构建流程：安装所需的apt包、驱动，配置ma-user用户、导入conda环境、配置Notebook依赖。 推荐使用Dockerfile的方式构建镜像。这样既满足dockerfile可追溯及构建归档的需求，也保证镜像内容无冗余和残留。
步骤一：创建网络 ModelArts网络是承载ModelArts资源池节点的网络连接，基于华为云的VPC进行封装，对用户仅提供网络名称以及CIDR网段的选择项。
modelarts-ascend/examples/AIGC/stable_diffusion/onnx_pipeline.py”也复制一份到该目录，名称改为“mslite_pipeline.py”，迁移后的推理代码中的pipeline需要修改为从复制的onnx pipeline文件导入
推理支持的AI引擎 在ModelArts创建模型时，如果使用预置镜像“从模板中选择”或“从OBS中选择”导入模型，则支持如下常用引擎及版本的模型包。 标注“推荐”的Runtime来源于统一镜像，后续统一镜像将作为主流的推理基础镜像。
相对于GPU场景的镜像中安装了与GPU驱动适配的CUDA（由英伟达推出的统一计算架构）计算库，Ascend-Powered-Engine引擎的镜像中安装了与Ascend驱动适配的CANN（华为针对AI场景推出的异构计算架构）计算库。
software|firmware" #查看驱动和固件版本 固件包名称为“Ascend-hdk-910b-npu-firmware_版本号.run”，驱动包名称为“Ascend-hdk-910b-npu-driver_版本号_linux-aarch64.run”，商用版是权限受控，仅华为工程师和渠道用户有权限下载
edge表示边缘服务，通过华为云智能边缘平台，在边缘节点将模型部署为一个Web Service，需提前在IEF（智能边缘服务）创建好节点。
其中“Data”文件夹用于存放新生成的图片和标注信息，“manifest”文件存储文件夹中图片的结构，可直接导入到数据集中。
示例请参考导入模型时安装包依赖配置文件如何书写？ health 否 health数据结构 镜像健康接口配置信息，只有“model_type”为“Image”时才需填写。 如果在滚动升级时要求不中断业务，那么必须提供健康检查的接口供ModelArts调用。
所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io，否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取： 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。
所以在导入镜像时需要指定命令空间为 k8s.io，否则使用 crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取： 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。
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