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像。 docker pull ${image_url} Step3 启动容器 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd \ --device=/dev/davinci0 \
154948-219655b docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd \ --name sdxl-diffusers \ -v /sys/fs/cgro
2、定制化委托授权 管理员在IAM中为不同用户创建不同的委托授权策略,再到ModelArts中为用户配置已创建好的委托。管理员在IAM中为用户创建委托时,根据用户的实际权限范围为委托指定最小权限范围,控制用户在使用ModelArts过程中可访问的资源内容。具体参考配置ModelArts基本使用权限。
功后,进行预测,需选择“请求类型”。“请求类型”可选择“application/json”或“multipart/form-data”。请根据元模型,选择合适的类型。 选择“application/json”时,直接填写“预测代码”进行文本预测。 选择“multipart/for
认无误后单击“提交”。 训练作业创建完成后,后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间,根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同,训练时长将持续几十分钟到几小时不等。训练作业执行成功后,日志信息如图1所示。 图1 1个计算节点GPU规格worker-0运行日志信息
的Conda环境和一个基础Conda环境python(不包含任何AI引擎),如预置MindSpore所对应的Conda环境如下。 用户可以根据是否使用AI引擎Mindspore参与功能调试,选择不同的Conda环境。 Notebook:是一款Web应用,用户能够在界面编写代码,并
认无误后单击“提交”。 训练作业创建完成后,后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间,根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同,训练时长将持续几十分钟到几小时不等。 计算节点个数选择为2,训练作业也可以运行。 父主题: 历史待下线案例
集和测试集的大小分别为(50000,3,32,32)和(10000,3,32,32)。 考虑到下载cifar10数据集较慢,基于torch生成类似cifar10的随机数据集,训练集和测试集的大小分别为(5000,3,32,32)和(1000,3,32,32),标签仍为10类,指定custom_data
return F.log_softmax(x) def Mnist(model_path, **kwargs): # 生成网络 model = Net() # 加载模型 if torch.cuda.is_available():
将上传到SWR上的镜像注册到ModelArts的镜像管理中。 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“镜像管理 ”,单击“注册镜像”,根据界面提示注册镜像。注册后的镜像可以用于创建Notebook。 在Notebook中使用自定义镜像创建Notebook并调试,调试成功后,保存镜像。
"exec":{"command":["cat","/metrics/task.prom"]}}]}' # ModelArts从哪个容器以及使用哪个命令获取指标数据,请根据实际情况替换containerName参数和command参数 spec: containers: - name: my-task