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[64GB]PyTorch2.0.1-Cann7.0rc1-Python3.9-Euler2.8.3
PyTorch
LLM
下载量:98
上传者:duanxinyu
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版本信息
Python版本:3.9
CANN版本:7.0rc1
操作系统版本:Euler2.8.3
CANN版本:7.0rc1
操作系统版本:Euler2.8.3
使用说明
当前镜像在BMS和ModelArts的notebook上均可使用。
# 镜像启动指令参考
```
docker run -it -u root \
--device=/dev/davinci0 \
--device=/dev/davinci1 \
--device=/dev/davinci2 \
--device=/dev/davinci3 \
--device=/dev/davinci4 \
--device=/dev/davinci5 \
--device=/dev/davinci6 \
--device=/dev/davinci7 \
--device=/dev/davinci_manager \
--device=/dev/devmm_svm \
--device=/dev/hisi_hdc \
-v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \
-v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \
-v /usr/local/Ascend/toolbox:/usr/local/Ascend/toolbox \
-v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
-v /usr/local/Ascend/firmware:/usr/local/Ascend/firmware \
-v /usr/local/sbin/npu-smi:/usr/local/sbin/npu-smi \
-v /home/aicc:/home/ma-user/work/aicc \
--name pytorch_ma \
--entrypoint=/bin/bash \
swr.cn-central-221.ovaijisuan.com/dxy/pytorch2_0_1:PyTorch2.0.1-cann7.0rc1_py_3.9-euler_2.8.3-64GB
```
镜像地址
在其他AICC使用本镜像时,
1) 在本地arm宿主机通过docker pull 拉取上面镜像到本地(即执行docker pull remote_image_address)
2) 用docker tag 将局点信息和组织名替换成对应版本(即执行 docker tag local_image_address remote_image_address),
3) 用docker push 将修改后的镜像名称推送到局点的swr服务中(即执行docker push remote_image_address)
1) 在本地arm宿主机通过docker pull 拉取上面镜像到本地(即执行docker pull remote_image_address)
2) 用docker tag 将局点信息和组织名替换成对应版本(即执行 docker tag local_image_address remote_image_address),
3) 用docker push 将修改后的镜像名称推送到局点的swr服务中(即执行docker push remote_image_address)
swr.cn-central-221.ovaijisuan.com/dxy/pytorch2_0_1:PyTorch2.0.1-cann7.0rc1_py_3.9-euler_2.8.3-64GB
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