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请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释,内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险,如果接受这些风险,请取消第58行的注释,执行下面步骤4进行评测。 # WARNING # This program exists to execute
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ascend-driver hostPath: path: /usr/local/Ascend/driver - name: ascend-add-ons hostPath: path:
Gallery,免费订阅此模型。 单击案例链接商超商品识别,进入模型详情页。 完成模型订阅。 在模型详情页,单击“订阅”,阅读并勾选同意《数据安全与隐私风险承担条款》 和 《华为云AI Gallery服务协议》,单击“继续订阅”。订阅模型完成后,页面的“订阅”按钮显示为“已订阅”。 从模型详情
{ "server_id": "localhost", "server_ip": "localhost" } ] },
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安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书 安全边界
TensorFlow为ps,worker “MA_TASK_NAME=worker” MA_NUM_HOSTS 实例数。系统自动从资源参数的“实例数”中读取。 “MA_NUM_HOSTS=4” VC_TASK_INDEX 当前容器索引,容器从0开始编号。单机训练的时候,该字段无意义
name: ascend-driver hostPath: path: /usr/local/Ascend/driver - name: ascend-add-ons hostPath: path: /u
service_id): list_host_endpoints_url = "{}/v1/{}/services/{}/predict/endpoints?type=host_endpoints" url = list_host_endpoints_url.format(REGION_ENDPOINT
/home/ma-user/etc/ssh_host_rsa_key0 -N '' -t rsa > /dev/null /usr/sbin/sshd -p $MY_SSHD_PORT -h /home/ma-user/etc/ssh_host_rsa_key0 将准备好的sshd启
打开命令面板(Windows: Ctrl+Shift+P,macOS:Cmd+Shift+P),搜索“Kill VS Code Server on Host”,选择出问题的实例进行自动清除,然后重新进行连接。 图1 清除异常的实例 父主题: VS Code连接开发环境失败常见问题
ice-{pid}_{timestamp}.log” 其中,pid是HOST侧用户进程号。 样例: device-166_20220718191853764.log plog日志 HOST侧用户进程,在HOST侧产生的日志(例如:ACL /GE)。 plog日志会生成到训练容器中
service_id): list_host_endpoints_url = "{}/v1/{}/services/{}/predict/endpoints?type=host_endpoints" url = list_host_endpoints_url.format(REGION_ENDPOINT
其开启,如果已经开启,则直接进入4。 登录Grafana。 Grafana默认在本地的3000端口启动,打开链接http://localhost:3000,出现Grafana的登录界面。首次登录用户名和密码为admin,登录成功后请根据提示修改密码。 父主题: 安装配置Grafana
打开命令面板(Windows: Ctrl+Shift+P,macOS:Cmd+Shift+P),搜索“Kill VS Code Server on Host”,选择出问题的实例进行自动清除,然后重新进行连接。 图1 清除异常的实例 父主题: VS Code连接开发环境失败故障处理
VS Code使用技巧 安装远端插件时不稳定,需尝试多次 Notebook实例重新启动后,需要删除本地known_hosts才能连接 使用VS Code调试代码时不能进入源码 使用VS Code提交代码时弹出对话框提示用户名和用户邮箱配置错误 实例重新启动后,Notebook内安装的插件丢失
script中的方式获取,以保证兼容性。 v1的BATCH_CUSTOM0_HOSTS环境变量,可以使用v2的${MA_VJ_NAME}-${MA_TASK_NAME}-0.${MA_VJ_NAME}:6666替换。 一般而言,v1的BATCH_CUSTOM{N}_HOSTS环境变量,可以使用v2的${MA_VJ_
pip show diffusers 修改代码依赖 新建并进入/home_host/work/pipeline目录。 mkdir -p /home_host/work/pipeline cd /home_host/work/pipeline 将onnx pipeline依赖的图生图源
您可以直接使用benchmark命令测试mindir模型性能,用来对比调优前后性能是否有所提升。 # shell cd /home_host/work benchmark --modelFile=diffusers/scripts/mindir_models/text_encoder