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e") print(predictor_object_list) 参数说明 查询服务列表，返回list，list大小等于当前用户所有已经部署的服务个数，list中每个元素都是Predictor对象，对象属性同本章初始化服务。 查询服务列表返回说明：service_list_resp
JOBSTAT_SUBMIT_MODEL_FAILED，提交模型失败。 17 JOBSTAT_DEPLOY_SERVICE_FAILED，部署服务失败。 18 JOBSTAT_CHECK_INIT,审核作业初始化。 19 JOBSTAT_CHECK_RUNNING，审核作业正在运行中。
Mindspore版本与CANN版本，CANN版本与Ascend驱动/固件版本均有严格的匹配关系，版本不匹配会导致训练失败。 场景描述 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台上使用Ascend规格资源运行训练任务。 ubuntu-18.04 cann-6.3.RC2
false：不导出图片到版本输出目录（默认值） extract_serial_number Boolean 发布时是否需要解析子样本序号，用于医疗数据集。可选值如下： true：解析子样本序号 false：不解析子样本序号（默认值） include_dataset_data Boolean 发布时是否包含数据集源数据。可选值如下：
当不需要该工作空间时，可以调用删除工作空间接口删除工作空间。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体： URI格式：POST
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现物体检测
原因：训练作业使用的镜像CUDA版本只支持sm_37、sm_50、sm_60和sm_70的加速卡，不支持sm_80。 处理建议：使用自定义镜像创建训练作业，并安装高版本的cuda以及对应的PyTorch版本。 查看训练作业的“日志”，出现报错“ERROR:root:label_map.pbtxt cannot
解决方法：降低transformers版本到4.42：pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6：部署在线服务报错starting container process caused "exec: \"/home/mind/model/run_vllm
/projects，其中{iam-endpoint}为IAM的终端节点，可以从地区和终端节点处获取。 响应示例如下，例如ModelArts部署的区域为"cn-north-4"，响应消息体中查找“name”为"cn-north-4"，其中projects下的“id”即为项目ID。 {
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现声音分类
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现文本分类
UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String 模型来源的类型，仅当模型为自动学习部署过来时有值，取值为“auto”。 父主题： 模型管理
情。 如何选择可用区？ 是否将资源放在同一可用区内，主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力，建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间的网络延时较低，则建议您将资源创建在同一可用区内。 区域和终端节点 当您通过API使用
false：不导出图片到版本输出目录（默认值） extract_serial_number Boolean 发布时是否需要解析子样本序号，用于医疗数据集。可选值如下： true：解析子样本序号 false：不解析子样本序号（默认值） include_dataset_data Boolean 发布时是否包含数据集源数据。可选值如下：
转换图片格式至jpg格式 图片分辨率过大 宽、高按指定大小同比例进行裁剪 表2 标注类文件数据校验 异常情况 处理方案 xml结构残缺，无法解析 过滤xml文件 xml中没有标注“object” 过滤xml文件 xml中没有矩形框“bndbox” 过滤xml文件 某些标注“object”中没有矩形框“bndbox”
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现图像分类
909） FLUX.1基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） Hunyuan-DiT基于DevServer部署适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） InternVL2基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
OBS桶必须和MaaS服务在同一个Region下，否则无法选择到该OBS路径。 准备资源池 在ModelArts Studio大模型即服务平台进行模型调优、压缩或部署时，需要选择资源池。MaaS服务支持专属资源池和公共资源池。 专属资源池：专属资源池不与其他用户共享，资源更可控。在使用专属资源池之前，您
deepseek-v2-236B deepseek-coder-v2-lite-16B Ascend-vllm支持如下推理特性： 支持分离部署 支持多机推理 支持大小模型投机推理及eagle投机推理 支持chunked prefill特性 支持automatic prefix caching
Baichuan3-13B（PyTorch）基于DevServer训练指导 推理参考文档： 主流开源大模型（PyTorch）基于DevServer推理部署 AIGC，包名：ascendcloud-aigc Controlnet插件支持NPU推理（适配ComfyUI） Open-Clip模型昇腾适配
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