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描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools/{pool_name}/workloads 响应示例 状态码：200
修改，可以用于NPU芯片推理。 CogVideo是一个94亿参数的Transformer模型，用于文本到视频生成。通过继承一个预训练的文本到图像模型CogView2，还提出了多帧速率分层训练策略，以更好地对齐文本和视频剪辑。作为一个开源的大规模预训练文本到视频模型，CogVide
请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 获取模型权重文件 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：hugging
<<< "$RANKTABLE_RESULT" MASTER_ADDR="$VC_MAIN_HOSTS" MASTER_PORT=6060 NNODES="$NNODES" NODE_RANK="$NODE_RANK" NPUS_PER_N
主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您需要准备如下算法和数据集。 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Gallery搜索订阅一个“图像分类-ResNet_v1_50”算法）。 准备一个图片类型的数据集，请参考准备数据集。可从AI Gallery直接下载（例如：8类常见生活垃圾图片数据集）。
修改，可以用于NPU芯片训练。 CogVideo是一个94亿参数的Transformer模型，用于文本到视频生成。通过继承一个预训练的文本到图像模型CogView2，还提出了多帧速率分层训练策略，以更好地对齐文本和视频剪辑。作为一个开源的大规模预训练文本到视频模型，CogVide
内置属性：三元组关系标签的指向实体类型，创建关系标签时必须指定，该参数仅文本三元组数据集使用。 请求示例 查询数据集的统计信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/WxCREuCkBSAlQr9xrde/data-annotations/stats
e_url一同出现，若填入model_id则app_url/boot_file_url和engine_id无需填写。 boot_file_url 是 String 训练作业的代码启动文件，需要在代码目录下，如：“/usr/app/boot.py”。应与app_url一同出现，若填
nodePool String 节点池名称。比如：nodePool-1。 taints Array of Taint objects 支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性，非特权池不能指定。 labels Map<String,String> k8s标签，格式为key/value键值对。
通过AK/SK认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”，则表示在线服务已部署成功。部署成功的在线服务，将为用户提供一个可调用的API，此API为标准Restful API。用户可以通过AK/SK签名认证方式调用API。 使用AK/SK认证时，您可以通过APIG SDK访问，也可以通过ModelArts
取与传输会花费一定时间，因此，云监控显示的是当前时间5～10分钟前的状态。如果您的在线服务刚创建完成，请等待5～10分钟后查看监控数据。 前提条件： ModelArts在线服务正常运行。 已在云监控页面设置告警规则，具体操作请参见设置告警规则。 在线服务已正常运行一段时间（约10分钟）。
针对使用预置算法创建训练作业，无需任何配置，即可查看此评估结果（由于每个模型情况不同，系统将自动根据您的模型指标情况，给出一些调优建议，请仔细阅读界面中的建议和指导，对您的模型进行进一步的调优）。 针对用户自己编写训练脚本或自定义镜像方式创建的训练作业，则需要在您的训练代码中添加评估代码，才可
资源排队中，仅在线服务有这个状态。 offset 否 Integer 分页列表的起始页，默认为0。 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，默认为1000。 sort_by 否 String 指定排序字段，枚举值如下： publish_at: 服务发布时间，默认值
String 系统自动生成的network名称，相当于networkId。networkId指的是ModelArts基于用户输入的网络名称生成的唯一ID值。 creationTimestamp String 时间戳，例如"2021-11-01T03:49:41Z"。 labels NetworkMetadataLabels
tglm3-6b模型。 安装精度评测工具。可以在原先的conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness
chatglm3-6b模型。 安装精度评测工具。在启动推理服务的环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness
sft全参微调NPU训练结果loss收敛且趋势与GPU训练loss一致 图3 sft全参微调单机loss曲线对比结果 图4 sft全参微调双机loss曲线对比结果 lora微调NPU训练结果loss收敛且趋势与GPU训练loss一致 图5 lora微调双机loss曲线对比结果 图6 lora微调双机loss曲线对比结果
Gallery的算法，通过算法参数的调整，得到一个满意的模型。 发布区域：华北-北京一、华北-北京四、华北-乌兰察布一、华东-上海一、华南-广州、西南-贵阳一、中国-香港、亚太-曼谷、亚太-新加坡、亚太-雅加达、非洲-约翰内斯堡、拉美-墨西哥城二、拉美-圣保罗一、拉美-圣地亚哥 使用订阅算法开发模型
Array of SearchLabel objects 标签搜索条件列表。 op String 如要搜索多个标签，则op需要有值；如果只搜索一个标签，则无需指定op的值。可选值如下： OR：或操作 AND：与操作 表6 SearchLabel 参数 参数类型 描述 name String
String 节点池名称。比如：nodePool-1。 taints 否 Array of Taint objects 支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性，非特权池不能指定。 labels 否 Map<String,String> k8s标签，格式为key/value键值对。
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