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回显如下代表执行成功： 执行如下命令下载Grafana安装包。 wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana_9.3.6_amd64.deb --no-check-certificate 下载完成： 执行如下命令安装Grafana。 sudo dpkg
如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.5。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y
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timed out”提示，不显示详细的构建日志。 处理方法 预先准备需要编译下载的依赖包，减少依赖包下载和编译的时间。可通过线下wheel包方式安装运行环境依赖。线下wheel包安装，需确保wheel包与模型文件放在同一目录。 优化模型代码，提高构建模型镜像的编译效率。 父主题： AI应用管理
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。 每层构建的时候都尽量把tar包等中间态文件
peer-memory四个软件。 但是如果nvidia和cuda是使用runfile(local)方式安装的，那么需要在下一步中再次卸载。 若使用nvidia run包直接安装的驱动，需要找到对应的卸载命令。 sudo /usr/bin/nvidia-uninstall sudo
必须为 "/health"）。 OBS模型包规范 模型包的名字必须为model。模型包规范请参见模型包规范介绍。 文件大小规范 当使用公共资源池时，SWR的镜像大小（指下载后的镜像大小，非SWR界面显示的压缩后的镜像大小）和OBS模型包大小总和不大于30G。 https示例 使用
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配置授权 功能介绍 配置ModelArts授权。若没有授权，ModelArts训练管理、开发环境、数据管理、在线服务等功能将不能正常使用。该API支持管理员给IAM子用户设置委托，支持设置当前用户的访问密钥。调用该API需要在IAM系统里配置Security Administrator权限。
ist格式填入，默认安装包存在先后依赖关系（即写在前面的先安装，写在后面的后安装），且支持线下wheel包安装（wheel包必须与模型文件放在同一目录）。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“mode
如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
规格中带有ARM字样的显示，为ARM CPU架构。 规格中未带有ARM字样的显示，为X86 CPU架构。 ModelArts后台暂不支持下载开源安装包，建议用户在自定义镜像中安装训练所需的依赖包。 自定义镜像需上传至容器镜像服务（SWR）才能在ModelArts上用于训练。 父主题： 制作自定义镜像用于训练模型
AOE的自动性能调优使用上完全没有效果怎么办？ 在MindSpore Lite Convertor2.1版本之前可能出现的调优不生效的场景，建议直接使用MindSpore Lite Convertor2.1及以后的版本。配置文件指定选项进行AOE调优。使用转换工具配置config参数，具体如下所示，其中“subgraph
客户创建了多个虚拟环境，numba库安装在了python-3.7.10中，如图1所示。 图1 查询创建的虚拟环境 解决方案 在Terminal中执行conda deactivate命令退出当前虚拟环境，默认进入base环境。执行pip list命令查询已安装的包，然后安装需要的依赖进行保存，最后切换至指定的虚拟环境后再运行脚本。
无论再怎么精细地使用提示词来指导模型，也无法描述清楚人物四肢的角度、背景中物体的位置、光线照射的角度，使用Controlnet可以通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。 将Controlnet适配到昇腾卡进行训练，可以提高能效、支持更大模型和多样化部署环境，提
无论再怎么精细地使用提示词来指导模型，也无法描述清楚人物四肢的角度、背景中物体的位置、光线照射的角度，使用Controlnet可以通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。 将Controlnet适配到昇腾卡进行训练，可以提高能效、支持更大模型和多样化部署环境，提
service is https"} 部署在线服务使用的模型是从容器镜像中导入时，容器调用接口协议填写错误，会导致此错误信息。 出于安全考虑，ModelArts提供的推理请求都是https请求，从容器镜像中选择导入模型时，ModelArts允许使用的镜像提供https或http服务，但
如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.6。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
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