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上传算法至SFS 下载Swin-Transformer代码。 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。
通过运行install.sh脚本，还会git clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码（install.sh中会自动下载配套版本，如果手动下载源码还需修改版本）至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下： AscendSpeed/
otebook中打开Terminal，通过命令uname -m查看。 下载对应版本的vscode-server，根据Commit码和Notebook实例镜像架构下载。 如果下载报错“Not Found”，请下载别的版本VS Code重新在本地安装，目前推荐: Vscode-1.86
region_name='***') 下载ModelArts SDK安装包和Workflow SDK安装包时，建议您同时下载校验文件，校验安装包的完整性，避免由于安装包下载问题导致后续的业务问题。 依次完成下载ModelArts SDK安装包、校验文件和Workflow SDK安装包、校验文件。 下载ModelArts
前提条件 已创建CPU或GPU类型的Notebook实例，并处于运行中。 打开Terminal。 操作步骤 在Terminal中依次执行以下命令，下载并安装Grafana。 mkdir -p /home/ma-user/work/grf cd /home/ma-user/work/grf
otebook中打开Terminal，通过命令uname -m查看。 下载对应版本的vscode-server，根据Commit码和Notebook实例镜像架构下载。 如果下载报错“Not Found”，请下载别的版本VS Code重新在本地安装，目前推荐: Vscode-1.86
obsutil安装和配置 obsutil是用于访问、管理对象存储服务OBS的命令行工具，使用该工具可以对OBS进行常用的配置管理操作，如创建桶、上传文件/文件夹、下载文件/文件夹、删除文件/文件夹等。 obsutil安装和配置的具体操作指导请参见obsutils快速入门。 操作命
通过运行install.sh脚本，还会git clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码（install.sh中会自动下载配套版本，如果手动下载源码还需修改版本）至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下： AscendSpeed/
通过运行install.sh脚本，还会git clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码（install.sh中会自动下载配套版本，如果手动下载源码还需修改版本）至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下： AscendSpeed/
上传OBS文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中，支持将OBS中的文件下载到Notebook。注意：文件大小不能超过10GB，否则会上传失败。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
通过运行install.sh脚本，还会git clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码（install.sh中会自动下载配套版本，如果手动下载源码还需修改版本）至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下： AscendSpeed/
登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“模型管理”，进入模型列表页面。 单击模型的“版本数量”，在展开的版本列表中，单击“操作”列的“发布”进入发布页面。 在发布弹出框中，填写“比赛项目”，确认模型信息无误后，单击“提交作品”完成提交。 图3 提交参赛模型 父主题： 管理ModelArts模型
Gallery中订阅的算法时，可以取消订阅该算法。取消订阅后，ModelArts管理控制台“算法管理 > 我的订阅”列表中将不再展示该算法；当需要再次使用该算法时，可以找回订阅，ModelArts管理控制台“算法管理 > 我的订阅”列表中也会再次展示该算法。 在AI Gallery，单击右上角“我的Gallery
创建实例时，需开启“SSH远程开发”，并下载保存密钥对至本地如下目录。 Windows：C:\Users\{{user}} macOS/Linux: Users/{{user}} 密钥对在用户第一次创建时自动下载，之后使用相同的密钥时不会再有下载界面（请妥善保管），或者每次都使用新的密钥对。
完成配置后，在ModelArts控制台的权限管理列表，可查看到此账号的委托配置信息。 步骤1：准备训练数据 从AI Gallery下载训练数据，单击链接四类花卉图像分类小数据集，进入数据集详情页。 选择“数据集文件”页签后，单击“下载文件”跳转至下载详情页面。 在下载详情页面，填写参数。 下载方式：选择“对象存储服务（OBS）”
Key）。 图1 credential.csv文件内容 AK/SK生成步骤： 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”。 下载密钥，并妥善保管。 准备租户名ID和IAM用户名ID，用于OBS桶配置。 将您的租户
功能，ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 AI开发过程中的输入数据、输出数据、中间缓存数据都可以在OBS桶中进行存储、读取。因此，建议您在使用Mode
sh脚本，还会git clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码（install.sh中会自动下载配套版本，如果手动下载源码还需修改版本）至llm_train/AscendFactory/third-party文件夹中。下载的源码文件结构如下： As
run(host="0.0.0.0", port=8080, ssl_context='adhoc') 在本地机器调试 自定义引擎的规范可以在安装有docker的本地机器上通过以下步骤提前验证： 将自定义引擎镜像下载至本地机器，假设镜像名为custom_engine:v1。 将模
sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward Step2 下载模型包、依赖代码包和数据集并上传到宿主机 下载stable-diffusion-v1-5模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface.co/benjamin-pain
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