该目录下子文件目录及非相关内容(例如压缩包)不导入 导入方式 数据导入无标注信息图片以及有标注信息图片的导入 注:数据导入后依然存储在您设备本地导入路径下,飞桨EasyDL桌面版不会调整您的数据存储路径,因此如更改本地存储路径下的图片将会导致数据集发生变动,如有正使用当前数据集训练的任务,将会导致任务失败.
请看下图: 接下来配置属于自己的流水线吧,如下图: 基本信息 代码库/分支 此处先选择iCode代码源,下面再举例GitHub代码源的操作 触发条件 高级设置 阶段任务 Maven构建插件详情请参考 Maven构建指南 以及 Docker构建指南 因为是Change类型的流水线,所以需要提交代码触发,如果在iPipe上直接手动执行构建,会失败,因此执行正常提交代码的git命令: echo "
DocDownloadManager . getInstance ( context , userName ) . startOrResumeDownloader ( docInfo . getDocId ( ) , docInfo . getToken ( ) , docInfo . getHost ( ) , observer ) ; 注意 : userName 仅用于隔离App内不同用户的文档存储路径
createEip(\$bandwidthInMbps, \$name, \$billing); echo \$result->id; }`, `37773157849701250000`) > public function createEip ( $eipClient , $name , $bandwidthInMbps , $billing ) { $result = $eipClient
wget http://public-vdb.bj.bcebos.com/ragflow-python-sdk-1.1.zip # 解压下载的 SDK 包 unzip ragflow-python-sdk-1.1.zip # 安装 sdk 依赖的环境,等待环境安装完成 cd ragflow-python-sdk-1.1 # 创建 requirements.txt 文件并添加依赖项 echo -e
对象存储要比 HDFS 访问的路径要长一倍。这个注定单流的性能是要比 HDFS 差的。 数据面第二个问题是带宽消耗大 。因为计算节点是一个集群,而存储节点是另一个集群,两个集群通过网络设备光纤连接起来。现在一个大的离线作业,都会在 TB 级别的读写,如果有几十个这样的业务,那带宽会到 10TB 以上。
link) echo "FAILD!error"; else echo "OK!You succeeded."; ?> 此时使用 IP/index.php ,即可看到 至此,基于centos7.2系统所安装的LAMP环境已经全部搭建完毕。
数据转储 数据集/模型在训练前需要转储到资源池挂载的PFS存储中,提交训练任务时候指定PFS存储路径进行训练。 前提条件 创建数据转储任务前,请确保您已成功创建资源池并且完成PFS存储的挂载。详情请参见 创建资源池 。 数据转储任务创建 登录 百舸异构计算平台AIHC控制台 。 在左侧菜单栏选择数据管理,进入数据管理页面,找到您想要转储的数据集数据集/模型,点击操作栏中的数据转储按钮。
ports: - containerPort: 8080 protocol: TCP resources: limits: cpu: 250m memory: 512Mi requests: cpu: 250m memory: 512Mi lifecycle: postStart: exec: command: ["/bin/sh","-c","echo
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