anaconda的pip安装第三方python包 更多内容
  • 如何在CodeLab上安装依赖?

    在新建Notobook中,在代码输入栏输入如下命令。 !pip install xxx 在Terminal中安装 在Terminal里激活需要anaconda python环境后再进行安装。 例如,通过terminal在“TensorFlow-1.8”环境中使用pip安装Shapely。

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  • 在Notebook中添加自定义IPython Kernel

    当前Notebook默认内置引擎环境不能满足用户诉求,用户可以新建一个conda env按需搭建自己环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1.2.0”IPython Kernel为例进行展示。 操作步骤 创建conda env。 在NotebookTermin

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  • 推理专属预置镜像列表

    推理专属预置镜像列表 ModelArts推理平台提供了一系列基础镜像,用户可以基于这些基础镜像构建 自定义镜像 ,用于部署推理服务。 X86架构(CPU/GPU)推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10

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  • 如何在Notebook中安装外部库?

    在代码输入栏输入以下命令,获取当前环境kernel,并激活需要安装依赖python环境。 cat /home/ma-user/README source /home/ma-user/anaconda3/bin/activate TensorFlow-1.8 如果需要在其他python环境里安装,请将命令中“TensorFlow-1

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  • 在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用

    击页面右上角“登录指令”,在弹出页面中单击复制登录指令。 图4 获取登录指令 此处生成登录指令有效期为24小时,如果需要长期有效登录指令,请参见获取长期有效登录指令。获取了长期有效登录指令后,在有效期内临时登录指令仍然可以使用。 登录指令末尾 域名 为镜像仓库地址,请记录该地址,后面会使用到。

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  • Jupyter可以安装插件吗?

    Jupyter可以安装插件吗? Jupyter可以安装插件。 目前jupyter插件多数采用wheel形式发布,一次性完成前后端插件安装安装时注意使用jupyter服务依赖环境“/modelarts/authoring/notebook-conda/bin/pip”进行安装,不要使

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  • 使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型

    如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件方式来创建训练作业;但是随着业务逻辑逐渐复杂,您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖时候,可以使用预置框架构建自定义镜像,即在创建训练作业页面选择预置框架名称后,在预置框架版本下拉列表中选择“自定义”。 该方式训练流程与直接基于预置框架创建训练作业相同,例如:

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  • 日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version”

    version 原因分析 出现该问题可能原因如下: conda和pip混装,有一些卸载不掉。 处理方法 参考如下代码,三步走。 先卸载numpy中可以卸载组件。 删除你环境中site-packages路径下numpy文件夹。 重新进行安装需要版本。 import os os

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  • 将Notebook的Conda环境迁移到SFS磁盘

    将NotebookConda环境迁移到SFS磁盘 本文介绍了如何将NotebookConda环境迁移到SFS磁盘上。这样重启Notebook实例后,Conda环境不会丢失。 步骤如下: 创建新虚拟环境并保存到SFS目录 克隆原有的虚拟环境到SFS盘 重新启动镜像激活SFS盘中虚拟环境

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  • 如何自定义安装python第三方库?

    如何自定义安装python第三方库? 如何在模型训练服务中安装算法依赖库,方法如下所示: 模型训练服务支持使用pip安装,算法依赖第三方库,以安装pystan为例,操作方法如下: os.system("pip install pystan") Notebook支持使用pip安装,

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  • 用户自定义镜像自建的conda环境会查到一些额外的包,影响用户程序,如何解决?

    用户自定义镜像自建conda环境会查到一些额外,影响用户程序,如何解决? 问题现象 用户自定义镜像运行在Notebook里会查到一些额外pip。如下图所示,左侧为自定义镜像运行在本地环境,右侧为运行在Notebook里。 可能原因 Notebook自带moxing、m

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  • 线下容器镜像构建及调试

    器镜像。 确认打入镜像文件是否在正确位置、是否有正确权限。 训练场景主要查看自研依赖是否正常,查看pip list是否包含所需,查看容器直接调用python是否是自己所需要那个(如果容器镜像装了多个python,需要设置python路径环境变量)。 测试训练启动脚本。

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  • 训练作业日志中提示 “AttributeError: module '***' has no attribute '***'”

    attribute 'concat'。 原因分析 出现该问题可能原因如下: 对应python使用错误,该python确实没有对应变量或者方法 第三方pip源中python版本更新,导致在训练作业中安装python版本可能也会发生变化。如训练作业之前无此问题,后面一直有此问题,则考虑是此原因。

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  • 在DevServer上部署SD WebUI推理服务

    manylinux2014_aarch64.whl # torch_npu安装 ├── ascend_extension # 华为侧提供插件 ├── ascend_diffusers #华为侧提供插件 ├── Dockerfile

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  • Notebook安装Conda指导

    "conda_py37" 使用新生成Notebook kernel。 在Files页面,选择新建Notebook kernel。 安装新软件。 查看pandas是否安装。如下表示 pandas未安装。 返回Terminal,切换到相应环境“py37”,然后安装pandas。 conda

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  • 安装Python

    安装Python 在开始在CodeArts IDE上使用Python前,请确保您已在计算机上安装Python。 在Windows上,您需要手动下载并安装Python解释器。 在Linux上,您可以使用内置Python 3安装,但为了安装其他Python,您还需要通过get-pip

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  • 安装Python

    安装Python 用户没有sudo权限 输入路径没有权限 部署应用中断 权限不够 参数含反斜杠“\”(特例) 环境下没有主机 环境不存在 windows主机部署应用失败 使用sudo权限执行报错 部署进程被第三方杀毒软件拦截 Windows主机上检测到版本与安装版本不匹配 路径不合法

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  • 安装Python

    选择当前资源类型为主机集群环境,作为部署对象。 python版本 python版本。 python安装路径 python安装路径。 控制选项 配置是否启用该操作。 当前步骤部署失败后,应用是否继续部署后续步骤。 配置是否使用sudo权限部署该步骤。 若在部署过程中遇到问题,可参考该步骤的常见问题解决办法。

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  • 附录:训练常见问题

    图1 修改后barrier_timeout参数 问题5:训练完成使用vllm0.6.0框架推理失败: 错误截图: 报错原因: 训练时transformers版本要求为4.45.0,训练完成后保存tokenizer.json文件中“merges”时保存是拆开列表不是字符串,导致推理异常

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  • 附录:训练常见问题

    图1 修改后barrier_timeout参数 问题5:训练完成使用vllm0.6.0框架推理失败: 错误截图: 报错原因: 训练时transformers版本要求为4.45.0,训练完成后保存tokenizer.json文件中“merges”时保存是拆开列表不是字符串,导致推理异常

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  • 运行环境如何安装Python包?

    运行环境如何安装PythonPython运行环境已安装常用python。如果没有,可通过如下步骤安装: 本机下载pip。 将pip包上传至OBS。 在代码中下载OBS中pippip本地安装。 import os os.system('pip install pacakge')

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