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[BMS][MindFormers0.6.0]MindSpore2.0-Cann6.3.RC1.alpha003-Python(3.9/3.7)-Ubuntu(arrach64)
MindSpore
BareMetal
MindFormers
下载量:63
上传者:MindFormers官方
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版本信息
Python版本:python3.7.5/python3.9.0
CANN版本:6.3.RC1.alpha003
操作系统版本:ubuntu-linux-aarch64
MindFormers:0.6.0
使用说明
621更新版本 适用对象:线下Ascend物理机裸机使用,非AICC训练作业使用版本 下载命令: docker pull swr.cn-central-221.ovaijisuan.com/mindformers/mindformers_dev_mindspore_2_0:mindformers_0.6.0dev_20230616_py39_37 支持版本:内置MindSpore2.0py37和MindSpore2.0py39两个conda环境
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)
备用镜像地址
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)
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用户77639324
您好,方便出一个MindSpore 2.0.0rc1,MindFormers 0.3.0,MindPe,python3.7.5的镜像吗?用来跑chatGLM--6B-MS,目前我看打击在modelarts上跑通了pytorch对应的,但自己的mindspore的大家都在挣扎,虽然裸金属上可以正常部署,但是modelarts上确实有不少挑战,首先,纯命令行推理确实炮筒了,但是,我用可以微调chatglm-6b-ms跑推理时报错no module tk.gragh,web推理以及微调时还没来得及在上面测试,如
2023-06-16 18:05
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