准备工作 将待上云的ECS服务器拆封取出,并完成安装; 插入电源线,确认电源线已正确安装,且电源灯常亮; 将服务器联网,确认服务器一端的网线已插入LAN1网口,并且网口灯闪烁; 准备工作完成,开始进行上云操作。
d8049ed01c23ed850e6f67081c019b5a 安装源码包, 如果您需要自定义一些功能可以直接进行修改 libfuse fuse-2.9.4.tar.gz ecb712b5ffc6dffd54f4a405c9b372d8 安装libfuse用到的源码包 使用限制 bosfs工具不适生产环境对性能要求较高的场景。
激活成功之后,有效期内可离线使用 安装依赖 在使用SDK之前,首先要确认自己的硬件类型和相应的依赖库安装是否已经符合要求。
前提条件 您已成功安装CCE AI Job Scheduler和CCE Deep Learning Frameworks Operator组件,否则云原生AI功能将无法使用。 若您是子用户,队列关联的用户中有您才能使用该队列新建任务。 安装组件CCE Deep Learning Frameworks Operator时,系统安装了Pytorch深度学习框架。
VSCode连接使用 下载安装VSCode,建议使用vscode 1.85.1及以上。 下载地址: https://code.visualstudio.com/updates/v1_85 安装Remote-SSH插件,并配置Notebook详情中复制的SSH命令。 “扩展”中搜索Remote-SSH插件,并安装。 安装后,配置Notebook中复制的SSH连接命令即可连接。
获取并安装依赖 1) 安装依赖 宿主机与sdk为以下情况: 1⃣️ Windows x86-64 : 请参考 OpenVINO toolkit 文档 安装 2020.3.1LTS 版本 2⃣️ Linux x86-64 且使用 Python SDK 时必须: 请参考 OpenVINO toolkit 文档 安装 2020.3.1LTS 版本, 安装时可忽略Configure the Model Optimizer
获取并安装依赖 1) 安装依赖 宿主机与sdk为以下情况: 1⃣️ Windows x86-64 : 请参考 OpenVINO toolkit 文档 安装 2022.1.1LTS 版本 2⃣️ Linux x86-64 : 请参考 OpenVINO toolkit 文档 安装 2022.1.1LTS 版本, 安装时可忽略Configure the Model Optimizer及后续部分。
在组件管理列表中选择“ CCE P2P Accelerater ”组件单击” 安装 ”。 输入CCR实例ID,带宽限速和端口后,点击” 确认 ”按钮完成组件的安装。 启用P2P加速 CCE集群通过给容器或命名空间打标签的方式开启P2P,您可以根据实际情况选择合适的方式: 说明: 标签的名称为 cce.baidubce.com/p2p-accelerate ,值为 true 。
如何快速托管MCP服务:以Paddle OCR为例 项目地址: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR 本地测试 MCP 服务 使用 pip 安装 paddleocr-mcp 库的命令如下: Plain Text 复制 1 # 从 PyPI 安装 2 pip install -U paddleocr-mcp 可通过以下命令检查是否安装成功: Plain Text
JDK 17 构建工具:需要安装Maven 3.6.3或更高版本 使用流程 Tex 复制 1 1.