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上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-xxx.zip，并直接进入到llm_tr
如下以查询uuid为2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d186b0e93e4f的训练作业对应worker-0运行指标为例 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d1
no_resource Boolean 所选规格资源是否充足，True代表没有资源。 请求示例 如下以查看训练作业的资源规格为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/job/resource-specs?job_type=train 响应示例 成功响应示例
创建Workflow定时调度。设置类型为“time”，动作为“run”，调度策略on_failure为“retry”、on_running为“cancel”。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/schedules {
Integer GPU卡数。 gpu_memory String GPU内存。 type String GPU类型。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/flavors 响应示例 状态码：200 OK { "current"
状态码：200 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 workspace_id String 工作空间ID。 请求示例 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/workspaces/ccd05d1a553b4e188ea878e7dcb85e47
工作空间ID，系统生成的32位UUID，不带橫线。默认的工作空间id为'0'。 unit_en String 数量单位(英文)。 请求示例 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/workspaces/ccd05d1a553b4e188ea878e7dcb85e47/quotas
上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-xxx.zip，并直接进入到llm_tr
上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-6.3.908-xxx.zip，并直接进
上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-xxx.zip，并直接进入到llm_tr
- stable-diffusion套件 使用diffusers （https://github.com/huggingface/diffusers）。 stable-diffusion-webui （https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui）。
请求示例 如下以创建名为“TestModelArtsJob”，描述为“This is a ModelArts job”为例。 POST https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs { "job_name": "TestModelArtsJob"
接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/lates
eval-v2-20210705.jsonl数据集，数据集可从https://github.com/openai/human-eval/blob/master/data/HumanEval.jsonl.gz下载压缩包解压获得。 --tokenizer：tokenizer路径，可以
描述为“this is a visualization job”，OBS路径为“/obs/name/”的可视化作业为例。 POST https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs { "job_name": "visualization-job"
String 标注成员ID。 workforce_id String 所属标注团队ID。 请求示例 查询所有团队的标注管理员 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workforces/workers??role=2 响应示例 状态码： 200
上构建新镜像。 Step1 构建新ModelArts Standard训练镜像 获取模型软件包，并上传到ECS的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的训练代码AscendCloud-LLM-6.3.907-xxx.zip，并直接进
获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.912软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts
该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation（6.3.905版本）目录中。 代码目录如下:
该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。 代码目录如下: benchmark_tools
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