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VISIBLE_DEVICES”卡号已被其他容器占用，此时需要重新选择卡号并重新启动新的容器。 图17 报错信息 npu-smi info检测正常后，可以执行一段命令进行简单的容器环境测试，能正常输出运算结果代表容器环境正常可用。 pytorch镜像测试： python3 -c "import
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推理专属预置镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像，用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10
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订阅免费算法 在AI Gallery中，您可以查找并订阅免费满足业务需要的算法，直接用于创建训练作业。 AI Gallery中分享的算法支持免费订阅，但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署，管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册并登录华为云，且创建好OBS桶用于存储数据和模型。
--max-files：记录请求的最大文件数量 --max-workload-num: 每个文件记录的最大请求数量，当请求数超过该值时才会触发配比调整 除了在线配比调整的功能之外，还提供了额外离线估算最优配比的工具，用户可以在服务启动之前用此工具获得一个较优的配比，使用示例如下： python $
预置框架启动文件的启动流程说明 ModelArts Standard训练服务预置了多种AI框架，并对不同的框架提供了针对性适配，用户在使用这些预置框架进行模型训练时，训练的启动命令也需要做相应适配。 本章节详细介绍基于不同的预置框架创建训练作业时，如何修改训练的启动文件。 Asc
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（Pytorch+Ascend） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 准备工作 准备一套可以连接外部网络，装有Linux系统并安装18
ma-cli dli-job提交DLI Spark作业支持的命令 $ma-cli dli-job -h Usage: ma-cli dli-job [OPTIONS] COMMAND [ARGS]... DLI spark job submission and query job
从0制作自定义镜像用于创建训练作业（MindSpore+Ascend） 本案例介绍如何从0到1制作Ascend容器镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MindSpore，训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 场景描述 目标：构建安
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