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安装ModelArts SDK报错“ERROR: Could not install packages due to an OSError” 问题现象 安装ModelArts SDK报错，完整报错信息“ERROR: Could not install packages due to
The operation, 'images', does not exist in the graph。
URI GET /v1/{project_id}/images/{id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String 镜像ID。 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。
URI GET /v1/{project_id}/images 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。
URI POST /v1/{project_id}/images 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。
URI POST /v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/service/packages 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
URI GET /v1/{project_id}/images/group 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。
URI DELETE /v1/{project_id}/images/{id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String 镜像ID。 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。
在训练代码目录下放置“pip-requirements.txt”文件后，在训练启动文件被执行前系统会执行如下命令，以安装用户指定的Python Packages。
模型预测输入为图片类型时，request请求示例如下： 该实例表示模型预测接收一个参数名为images、参数类型为file的预测请求，在推理界面会显示文件上传按钮，以文件形式进行预测。
images = images.astype(numpy.float32) images = numpy.multiply(images, 1.0 / 255.0) self._images = images self.
cd /home/ma-user/datasets/fill50k unzip conditioning_images.zip unzip images.zip 接着修改fill50k.py文件，如果机器无法访问huggingface网站，则需要将脚本文件中下载地址替换为容器本地目录
cd /home/ma-user/datasets/fill50k unzip conditioning_images.zip unzip images.zip 接着修改fill50k.py文件，如果机器无法访问huggingface网站，则需要将脚本文件中下载地址替换为容器本地目录
images = images.cuda() images = images.permute(0, 3, 1, 2).contigous() 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。
处理方法 在images之后添加contigous。 images = images.cuda() pred = model(images.permute(0, 3, 1, 2).contigous()) 将版本回退至pytorch1.3。
image:listGroup - √ √ 注册自定义镜像 POST /v1/{project_id}/images modelarts:image:register - √ √ 删除自定义镜像 DELETE /v1/{project_id}/images/{id} modelarts
Packages。
pages Integer 总的页数。 size Integer 每一页的数量。 total Long 总的记录数量。 表4 NotebookFlavor 参数 参数类型 描述 arch String 架构类型。
create", "ims:images:delete", "ims:images:get", "ims:images:list", "ims:images
示例如下： "dependencies": [ { "installer": "pip", "packages": [ { "package_name": "Cython" }, {
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