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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。 提供的服务可使用HTTPS/HTTP协议和监听的容器端口,端口和协议可根据镜像实际使用情况自行填写
可采取忽略SSL证书验证:使用以下命令来克隆仓库,它将忽略SSL证书验证。 git clone -c http.sslVerify=false https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip.git 安装Wav2Lip Ascend软件包。 将获取到的Wav2Lip
81700(global step: 81700) sample/sec: 12.298 loss: 0.000 由于当前不支持更改loss值,您可以通过将loss的值乘以1000来规避此问题。 父主题: 查看作业详情
0.0.0:29500 (errno: 98 - Address already in use).”。 原因:训练作业的端口号有冲突。 处理建议:更改代码中的端口号,重启训练作业。 查看训练作业的“日志”,出现报错“WARNING: root: Retry=7, Wait=0.4,
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。 提供的服务可使用HTTPS/HTTP协议和监听的容器端口,使用的协议和端口号请根据模型实际定义的推理接口
购买弹性公网IP,并绑定到购买的弹性云服务器ECS上,具体操作请参见《弹性公网IP快速入门》。 操作步骤 将本地命令复制至ECS服务器请参考如下方法: 在ECS桌面单击“复制粘贴”,使用快捷键“Ctrl+V”将命令粘贴至窗口中并单击“发送”,将复制的命令发送至命令行窗口,如下图所示。 图3 复制粘贴按钮 图4 粘贴并发送安装命令
将专属资源池的网络打通VPC VPC下创建弹性云服务器 获取在线服务的IP和端口号 通过IP和端口号直连应用 将专属资源池的网络打通VPC 登录ModelArts控制台,进入“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”找到服务部署使用的专属资源池,单击“名称/ID”,进入资源池详情页面,查看网络配置信息
URL。如果有queryString,那么在params栏中添加参数。在header中添加认证信息(不同认证方式有不同header,跟https的推理服务相同)。选择单击右上的connect按钮,建立WebSocket连接。 图2 获取API接口调用公网地址 如果信息正确,右下角连接状态处会显示:CONNECTED;
${IdentityFile} ${User}@${HostName} -p ${Port} 参数说明: - IdentityFile:本地密钥路径 - User:用户名,例如:ma-user - HostName:IP地址 - Port:端口号 在VS Code中手工配置远程连接时,在本地的ssh c
导入模型 如何将Keras的.h5格式模型导入到ModelArts中 导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数如何编写? 使用自定义镜像创建在线服务,如何修改默认端口 ModelArts平台是否支持多模型导入 导入AI应用对于镜像大小的限制 父主题: 模型管理
${IdentityFile} ${User}@${HostName} -p ${Port} 参数说明: - IdentityFile:本地密钥路径 - User:用户名,例如:ma-user - HostName:IP地址 - Port:端口号 在VS Code中手工配置远程连接时,在本地的ssh c
例、增量推理实例的信息交互。该参数入参为形如{port1},{port2},{portn}的字符串,与全量或增量推理实例启动的--port参数相关。--port表示服务部署的端口。每个全量/增量推理实例基于配置的端口号(`--port`)启动服务,并按照global rank_t
例、增量推理实例的信息交互。该参数入参为形如{port1},{port2},{portn}的字符串,与全量或增量推理实例启动的--port参数相关。--port表示服务部署的端口。每个全量/增量推理实例基于配置的端口号(`--port`)启动服务,并按照global rank_t
$ID$VERSION_ID) \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidi
例、增量推理实例的信息交互。该参数入参为形如{port1},{port2},{portn}的字符串,与全量或增量推理实例启动的--port参数相关。--port表示服务部署的端口。每个全量/增量推理实例基于配置的端口号(`--port`)启动服务,并按照global rank_t
git clone --recursive https://github.com/microsoft/Swin-Transformer.git 修改lr_scheduler.py文件,把第27行:t_mul=1. 注释掉。 修改data文件夹下imagenet22k_dataset
0)的地址,设置为任务worker-0的通信域名。 master_port:在主任务(rank 0)上,用于分布式训练期间通信的端口。默认设置为18888端口。当遇到master_port冲突问题时,可通过设置MA_TORCHRUN_MASTER_PORT环境变量值修改端口配置。 rdzv_id:Rendez
列出相关的静态文件路径,删除并且卸载镜像中的Jupyterlab服务; 用户自己业务占用了开发环境官方的8888、8889端口的,需要用户修改自己的进程端口号; 用户的镜像指定了PYTHONPATH、sys.path导致服务启动调用冲突的,需在实例启动后,再指定PYTHONPATH、sys
3bfe6608e1994 Host 请求的服务器信息,从服务API的URL中获取。 值为hostname[:port]。 端口缺省时使用默认的端口,https的默认端口为443。 否,使用AK/SK认证时必选。 code.test.com or code.test.com:443
式的第三方组件可通过API http://<节点IP>:<端口号>/metrics获取ModelArts采集到的指标数据。 开通前需要确认使用的端口号,端口号可选取10120~10139范围内的任一端口号,请确认选取的端口号在各个节点上都没有被其他应用占用。 Kubernetes