ModelScope官方镜像,CPU环境镜像(python3.8)pull不存在

简介: 在pullModelScope官方镜像时,一直pull失败,发现官方镜像应该没有推送,Python3.7的是有的

根据说明pull最新镜像时,一直失败:
官方教程
发现最新的python3.8镜像不存在,Python3.7的pull正常

相关实践学习
达摩院智能语音交互 - 声纹识别技术
声纹识别是基于每个发音人的发音器官构造不同,识别当前发音人的身份。按照任务具体分为两种: 声纹辨认:从说话人集合中判别出测试语音所属的说话人,为多选一的问题 声纹确认:判断测试语音是否由目标说话人所说,是二选一的问题(是或者不是) 按照应用具体分为两种: 文本相关:要求使用者重复指定的话语,通常包含与训练信息相同的文本(精度较高,适合当前应用模式) 文本无关:对使用者发音内容和语言没有要求,受信道环境影响比较大,精度不高 本课程主要介绍声纹识别的原型技术、系统架构及应用案例等。 讲师介绍: 郑斯奇,达摩院算法专家,毕业于美国哈佛大学,研究方向包括声纹识别、性别、年龄、语种识别等。致力于推动端侧声纹与个性化技术的研究和大规模应用。
相关文章
|
1月前
|
并行计算 数据处理 Python
Python并发编程迷雾:IO密集型为何偏爱异步?CPU密集型又该如何应对?
在Python的并发编程世界中,没有万能的解决方案,只有最适合特定场景的方法。希望本文能够为你拨开迷雾,找到那条通往高效并发编程的光明大道。
42 2
|
2月前
|
开发框架 并行计算 算法
揭秘Python并发神器:IO密集型与CPU密集型任务的异步革命,你竟还傻傻分不清?
揭秘Python并发神器:IO密集型与CPU密集型任务的异步革命,你竟还傻傻分不清?
44 4
|
1月前
|
监控 并行计算 数据处理
构建高效Python应用:并发与异步编程的实战秘籍,IO与CPU密集型任务一网打尽!
在Python编程的征途中,面对日益增长的性能需求,如何构建高效的应用成为了每位开发者必须面对的课题。并发与异步编程作为提升程序性能的两大法宝,在处理IO密集型与CPU密集型任务时展现出了巨大的潜力。今天,我们将深入探讨这些技术的最佳实践,助你打造高效Python应用。
38 0
|
3月前
|
开发工具 git Python
通过Python脚本git pull 自动重试拉取代码
通过Python脚本git pull 自动重试拉取代码
189 5
|
1月前
|
开发框架 并行计算 .NET
脑洞大开!Python并发与异步编程的哲学思考:IO密集型与CPU密集型任务的智慧选择!
脑洞大开!Python并发与异步编程的哲学思考:IO密集型与CPU密集型任务的智慧选择!
29 1
|
2月前
|
开发框架 并行计算 .NET
燃烧吧,Python!异步编程如何点燃IO密集型任务,让CPU密集型任务也加速狂奔?
燃烧吧,Python!异步编程如何点燃IO密集型任务,让CPU密集型任务也加速狂奔?
23 2
|
2月前
|
算法 Java 程序员
解锁Python高效之道:并发与异步在IO与CPU密集型任务中的精准打击策略!
在数据驱动时代,高效处理大规模数据和高并发请求至关重要。Python凭借其优雅的语法和强大的库支持,成为开发者首选。本文将介绍Python中的并发与异步编程,涵盖并发与异步的基本概念、IO密集型任务的并发策略、CPU密集型任务的并发策略以及异步IO的应用。通过具体示例,展示如何使用`concurrent.futures`、`asyncio`和`multiprocessing`等库提升程序性能,帮助开发者构建高效、可扩展的应用程序。
110 0
|
2月前
|
UED 开发者 Python
Python并发编程新纪元:异步编程如何重塑IO与CPU密集型任务的处理方式?
在Python编程中,异步编程作为一种非阻塞模式,通过允许程序在等待IO操作时继续执行其他任务,提高了程序的响应性和吞吐量。与传统同步编程相比,它减少了线程等待时间,尤其在处理IO密集型任务时表现出色,如使用`asyncio`库进行异步HTTP请求。尽管对CPU密集型任务的直接提升有限,但结合多进程或多线程可间接提高效率。异步编程虽强大,但也带来了代码复杂度增加和调试难度提升等挑战,需要开发者掌握最佳实践来克服这些问题。随着其技术的成熟,异步编程正在逐步改变我们处理IO与CPU密集型任务的方式,成为提升性能和优化用户体验的重要工具。
23 0
|
3月前
|
数据安全/隐私保护 异构计算 Windows
【Azure 环境】 介绍两种常规的方法来监视Window系统的CPU高时的进程信息: Performance Monitor 和 Powershell Get-Counter
【Azure 环境】 介绍两种常规的方法来监视Window系统的CPU高时的进程信息: Performance Monitor 和 Powershell Get-Counter
|
4月前
|
开发框架 并行计算 .NET
脑洞大开!Python并发与异步编程的哲学思考:IO密集型与CPU密集型任务的智慧选择!
【7月更文挑战第18天】在Python中,异步编程(如`asyncio`)适合处理IO密集型任务,通过非阻塞操作提高响应性,例如使用`aiohttp`进行异步HTTP请求。而对于CPU密集型任务,由于GIL的存在,多进程(`multiprocessing`)能实现并行计算,如使用进程池进行大量计算。明智选择并发模型是性能优化的关键,体现了对任务特性和编程哲学的深刻理解。
40 2
下一篇
无影云桌面