EngineX-MetaX/enginex-c_series-vc-cnn
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2025-09-18 17:16:20 +08:00
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# enginex-ascend-910-vc-cnn # enginex-ascend-910-vc-cnn
运行于【天数智芯-智铠】系列算力卡的【视觉分类】引擎，基于 CNN 架构，支持 BEiT、MobileViT 等流行模型 运行于沐曦曦云C系列算力卡的【视觉分类】引擎，基于 CNN 架构，支持 BEiT、MobileViT 等流行模型
## QuickStart ## QuickStart
1、从 modelscope上下载视觉分类的模型，例如 microsoft/beit-base-patch16-224 1、从 modelscope上下载视觉分类的模型，例如 microsoft/beit-base-patch16-224
```python ```python
modelscope download --model microsoft/beit-base-patch16-224 README.md --local_dir /mnt/contest_ceph/zhoushasha/models/microsoft/beit_base_patch16_224_pt22k_ft22k modelscope download --model microsoft/beit-base-patch16-224
``` ```
2、使用Dockerfile生成镜像 2、使用Dockerfile生成镜像
联系天数智芯-智铠厂商，获取基础镜像corex:4.3.0 联系 厂商，获取基础镜像 mxc500-torch2.4-py310:mc2.33.0.6-ubuntu22.04-amd64
使用 Dockerfile 生成 镜像 使用 Dockerfile 生成 镜像
```python ```python
docker build -f Dockerfile -t mr100-my:v3 . docker build -f Dockerfile_muxi -t muxi-my:v4 .
``` ```
注意 Dockerfile 中已预先将模型 microsoft_beit_base_patch16_224_pt22k_ft22k 放在了 /model 下面 注意 Dockerfile 中已预先将模型 microsoft_beit_base_patch16_224_pt22k_ft22k 放在了 /model 下面
3、启动docker 3、启动docker
```python ```python
docker run -it \ metax-docker run -it --rm \
-p 10086:80 \ -p 10086:80 \
--device=/dev/iluvatar0:/dev/iluvatar0 \ --privileged \
--name mr_translation_test \ --gpus=[0] \
mr100-my:v3 --name mx-my-v4.0 \
muxi-my:v4
``` ```
4、测试服务 4、测试服务