shell脚本深度学习 更多内容
  • 开发Shell脚本

    > 脚本开发”。 在脚本目录中,双击脚本名称,进入脚本开发页面。 在编辑器上方,配置如表1所示的属性。 表1 Shell脚本属性 参数 说明 主机连接 选择执行Shell脚本的主机。 单击右侧的“输入参数”,可以输入执行Shell脚本的参数和交互式参数。 表2 Shell脚本参数

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 执行shell脚本

    选择普通执行时,shell脚本会以默认的方式执行 , 执行日志会打印相应的执行结果 , 但是不能启动服务或者进程 。 选择后台执行时 , 可以启动服务或进程 , 但执行日志不会打印执行结果 。 shell脚本路径 shell脚本在目标主机中的路径。 脚本执行参数 脚本执行之前先填写

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  • 执行Shell脚本

    执行Shell脚本 Execute sh script 失败 部署显示成功但没达到预期结果 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 使用sudo权限执行报错 部署进程被第三方杀毒软件拦截 路径不合法 在Centos上安装软件提示网络故障 在Ubuntu上安装软件提示网络故障

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • 在ECS上调试好的shell脚本,在DLF中shell脚本执行异常,如何处理?

    在E CS 上调试好的shell脚本,在DLF中shell脚本执行异常,如何处理? 问题描述 在ECS上调试好的shell脚本,在DLF中shell脚本执行异常。 脚本内容是通过gsql连接dws查询某库表数据行数的。 ECS调试结果: DLF脚本运行结果: 图1 脚本运行结果 解决方案

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  • Shell

    单击“Shell语句”参数下的文本框,在“Shell语句”页面输入需要执行的Shell语句。 Shell脚本 在“脚本路径”参数后选择需要执行的脚本。如果脚本未创建,请参考新建脚本和开发Shell脚本先创建和开发脚本。 说明: 若选择Shell语句方式,数据开发模块将无法解析您输入Shell语句中携带的参数。

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  • Shell

    华为云帮助中心,为用户提供产品简介、价格说明、购买指南、用户指南、API参考、最佳实践、常见问题、视频帮助等技术文档,帮助您快速上手使用华为云服务。

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  • 使用执行shell脚本创建并部署通用应用

    使用执行shell脚本创建并部署通用应用 基于执行shell脚本实现通用的应用部署。 该模板涉及的部署步骤如下所示: 下载软件包 执行部署脚本 健康测试 该模板需要填写的参数如表1所示。 表1 模板参数说明 参数 说明 host_group 该应用部署的目标环境。 package_url

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  • 深度诊断ECS

    登录管理控制台,进入 弹性云服务器 列表页面。 在待深度诊断的ECS的“操作”列,单击“更多 > 运维与监控 > 深度诊断”。 (可选)在“开通云运维中心并添加权限”页面,阅读服务声明并勾选后,单击“开通并授权”。 若当前账号未开通并授权COC服务,则会显示该页面。 在“深度诊断”页面,选择“深度诊断场景”为“全面诊断”。

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  • 服务器初始化

    dest=/data/" - name: install shell: yum -y install /data/dockerkuber_yum/* 执行脚本 ansible-playbook yumupdate.yaml 关闭防火墙、selinux 脚本 --- - name: stop firewalld

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 学习目标

    学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题: 开发指南

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  • 训练作业如何调用shell脚本,是否可以执行.sh文件?

    训练作业如何调用shell脚本,是否可以执行.sh文件? ModelArts支持调用shell脚本,可以使用python调用“.sh”。具体操作步骤如下: 上传“.sh”脚本至OBS桶,例如“.sh”所在存储位置为 “ /bucket-name/code/test.sh”。 在本地创建“

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  • 脚本

    脚本 AstroZero脚本概述 AstroZero脚本开发规则及约束限制 创建空白AstroZero脚本 定制已有AstroZero脚本 管理AstroZero脚本 自定义调用AstroZero脚本的URL 父主题: 使用AstroZero开发应用后端

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  • 训练脚本说明

    训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)

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  • 脚本

    脚本 运行脚本 调试脚本 获取脚本签名信息 获取脚本内置库信息 获取Flow公式信息 父主题: API

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  • 脚本

    脚本 对应相对复杂的业务逻辑,AstroZero提供了脚本、服务编排等后台逻辑形式。本章节主要带您了解脚本的基础知识。 AstroZero的脚本引擎采用TypeScript语言。脚本执行时,TypeScript语言会被翻译成JavaScript语言,由JavaScript引擎执行。在JavaScript

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