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义OS优化组件，当前支持的镜像请参考Lite Server算力资源和镜像版本配套关系。 私有镜像 用户基于外部镜像文件或裸金属服务器创建的个人镜像，仅用户自己可见。包含操作系统、预装的公共应用以及用户的私有应用。选择私有镜像创建，可以节省您重复配置服务器的时间。 表5 选择网络参数说明
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.3-py3-none-any.whl # 推理安装包
${container_name} bash Step6 安装Decord Decord是一个高性能的视频处理库，在昇腾环境中安装需要修改一些源码进行适配。 Decord建议安装在 /home/ma-user/lib中。 安装x264 mkdir /home/ma-user/lib &&
GP Ant8裸金属服务器Ubuntu 20.04安装NVIDIA 515+CUDA 11.7 安装NVIDIA驱动 打开NVIDIA官方网站。 以Ant8规格为例，根据Ant8的详细信息和您所需的cuda版本选择驱动。 图1 驱动选择 选择后会自动出现Driver版本并下载，或者直接。
创建凭据，凭据键/值填写用户的AK、SK信息（“键”分别填写“accessKeyId”，“secretAccessKey”；“值”在控制台个人账号下“我的凭证>访问密钥”获取AK、SK）。 图4 设置凭据值 “云硬盘EVS”、“弹性文件服务SFS”的存储路径挂载在/home/ma-user/work目录下。
（https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui）。 如果是基于其他开源，需要附带开源代码仓地址。 - 具体使用库 例如： 使用了哪个pipeline （例如lpw_stable_diffusion.py）。 使用了哪个huggingface的模型
ng.sh 编译安装tensorrtllm_backend。 Dockerfile中执行如下命令获取tensorrtllm_backend源码，安装tensorrt、cmake和pytorch等相关依赖，并进行编译安装。 # get tensortllm_backend source
import tensorflow as tf from six.moves import urllib # 训练数据来源于yann lecun官方网站http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ SOURCE_URL = 'http://yann.lecun.com/exdb/mnist/'
（https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui）。 如果是基于其他开源，需要附带开源代码仓地址。 - 具体使用库 例如： 使用了哪个pipeline （例如lpw_stable_diffusion.py）。 使用了哪个huggingface的模型
YAML_FILE String 否 表示训练作业的配置文件，如果不传则表示配置文件为空。 --code-dir String 是 训练源代码的OBS路径。 --data-url String 是 训练数据的OBS路径。 --log-url String 是 存放训练生成日志的OBS路径。
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