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如高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等。 说明: 高性能计算:主要是高带宽的需求,用于共享文件存储,比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明: 高性能计算:主要是高速
在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中使用Git插件可以克隆GitHub开源代码仓库,快速查看及编辑内容,并提交修改后的内容。 前提条件 Notebook处于运行中状态。 打开JupyterLab的git插件 在Notebook列表中,选择一个实例,
ascendcloud-aigc-6.3.904-*.tar.gz 说明: 包名中的*表示具体的时间戳,以包名的实际时间为准。 获取路径:Support-E网站。 说明: 如果没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像 西南-贵阳一:swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud
false git clone代码仓,以diffusers为例(注意替换用户个人开发目录)。 # git clone diffusers源码,-b参数可指定分支,注意替换用户个人开发目录 cd /home_host/用户个人目录 mkdir sd cd sd git clone
表示代码运行状态,变为实心圆时,表示代码在运行中。 分享到AI Gallery。 代码化参数插件的使用 代码参数化插件可以降低Notebook案例的复杂度,用户无需感知复杂的源码,按需调整参数快速进行案例复现、模型训练等。该插件可用于定制Notebook案例,适用于比赛、教学等场景。 仅对Code cell类型新增了Edit
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.4.2-py3-none-any.whl # 推理安装包
6f17d12dbd/LLaVA/playground/data/LLaVA-Pretrain目录下。 Step5 开始训练 进入解压后的源码包根目录。 cd ${container_work_dir}/multimodal_algorithm/LLAVA/llava-train
1。参考如下命令编写Dockerfile文件。镜像地址{image_url}请参见表2。 FROM {image_url} # 下载sd webui源码 RUN mkdir /home/ma-user/sdwebui RUN cd /home/ma-user/sdwebui && git config
6f17d12dbd/LLaVA/playground/data/eval目录下。 图2 MME评估集 Step6 开始推理 进入解压后的源码包根目录。 cd ${container_work_dir}/multimodal_algorithm/LLAVA/llava-infer
1。参考如下命令编写Dockerfile文件。镜像地址{image_url}请参见表2。 FROM {image_url} # 下载sd webui源码 RUN mkdir /home/ma-user/sdwebui RUN cd /home/ma-user/sdwebui && git config
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.5.0-py3-none-any.whl # 推理安装包
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.5.0-py3-none-any.whl # 推理安装包
模型的仓库,可以直接下载onnx模型。下面介绍方式一如何操作,如果采用方式二,可以跳过此步骤。 通过git下载diffusers对应版本的源码。 git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git -b v0.11.1 在
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.0-py3-none-any.whl # 推理安装包
将获取到的Wav2Lip Ascend软件包AscendCloud-AIGC-*.zip文件上传到容器的/home/ma-user目录下。获取路径:Support网站。 解压AscendCloud-AIGC-*.zip文件,解压后将里面指定文件与对应Wave2Lip文件进行替换。 cd /home/ma-user
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.0-py3-none-any.whl # 推理安装包
MaaS),使用Llama3-8B模型框架可以实现新闻自动分类,能够高效处理和分类大量新闻内容。 该解决方案可以应用于如下场景: 新闻门户网站: 自动将新闻内容归类到相应板块,如科技、体育或国际新闻,以提升用户体验和内容检索效率。 社交媒体平台: 对用户分享的新闻链接进行智能分类,帮助用户迅速定位到感兴趣的话题。
${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。
训练使用的开源数据集UCF101.rar,执行如下命令下载数据集并处理。数据集相关介绍参见https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101.php。 mkdir datasets cd datasets wget https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101/UCF101