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installing CML

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@casperdcl ya está trabajando en esto.

Desde el 28/11/2022.

Evaluación

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Descripción

C: guide documentation external-request
v1
graph TD
    start[How to Install CML] --> Dq{Using your own Docker image?}
    Dq-->|Yes| Gq{Using GitHub?}
    Gq-->|Yes| SC["iterative/setup-cml@v1"]
    Gq-->|No| MI[cml.dev/doc/install]
    Dq-->|No| Nq{Using a GPU?}
    Nq -->|Yes| DG[iterativeai/cml:0-dvc2-base1-gpu]
    Nq -->|No| D[iterativeai/cml:0-dvc2-base1]

    click SC "https://github.com/iterative/setup-cml" _blank
    click MI "https://cml.dev/doc/install" _blank
    click D "https://cml.dev/doc/self-hosted-runners#docker-images" _blank
    click DG "https://cml.dev/doc/self-hosted-runners#docker-images" _blank
[wip] helio v1
graph TD
    start[Install CML] --> Gq{GitHub Actions?}
    Gq-->|Yes| SC["uses: iterative/setup-cml@v1"]
    Gq-->|No| Nq{Have npm?}
    Nq-->|Yes| Mn["npm install -g @dvcorg/cml"]
    Nq-->|No| Mc["curl https://cml.sh/ | sh"]
[wip] helio v2
graph TD
    start[How to use CML with containers] --> Sq{Just trying out CML?}
    Sq-->|Yes| SC["use iterativeai/cml container images"]
    Sq-->|No| Nq{Is dependency install network-bound?}
    Nq-->|No| Mn["Build your own container image"]
    Nq-->|Yes| Mc["Use a standard base image"]
    Mn --> Gq{Do you need GPU support?}
    Mc --> Gq
    Gq-->|Yes| Mv["e.g. nvidia/cuda:11.2.1-cudnn8-runtime-ubuntu20.04"]
    Gq-->|No| Mu["e.g. ubuntu"]
Lenguaje dominante
TypeScript
Estrellas
13
Forks
22
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

Abrir en Codespaces

Inicia el contenedor de desarrollo del proyecto en tu navegador, con tu propia cuenta de GitHub.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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