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(主要是指图片的位置和标注信息等),可以直接使用这个output.manifest文件创建数据集,或者把output.manifest文件导入到已经存在的数据集中。 物体检测 在输出目录下,文件结构如下所示。 output_path/ --Data/ ----1_checked
所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD
所在的客户端实现对Notebook的访问。 dev_service String 支持的服务,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook AI_FLOW MA_STUDIO TENSOR_BOARD
主机上,官网下载地址:https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/tree/main 下载stable-diffusion-xl-base-1.0模型包并上传到宿主机上,官网下载地址:https://huggingface
对Notebook的访问。 dev_service String 访问Notebook的途径,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook。 SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook。 ssh_keys Array of strings S
0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数,详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
复制代码至save_image.py, 运行save_image.py,进行保存镜像。 save_image.py代码如下: # save_image.py # 导入ModelArts SDK的依赖,并初始化Session,此处的ak、sk、project_id、region_name请替换成用户自己的信息
Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化,必须在GPU环境 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
无 请求示例 如下以修改uuid为2e5451fe-913f-4492-821a-2981031382f7的算法为例。 DELETE https://endpoint/v2/{project_id}/algorithms/2e5451fe-913f-4492-821a-2981031382f7
project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除数据集 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id} 响应示例 状态码: 204 No
pretrained目录需手动创建。 https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-8B/tree/main https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-26B/tree/main https://huggingface
r”已重命名为“learning_rate”,在训练代码中必须写成“learning_rate”才能调用成功。keras官方文档请参见https://github.com/keras-team/keras/releases/tag/2.3.0。 处理方法 将训练代码里的参数名称“
project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 同步数据集 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/sync-data 响应示例 无
version_id 是 String 数据集版本ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除数据集标注版本 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/versions/{version_id}
workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除团队标注任务 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/{workforce_task_id}
方法二:设置远端默认安装的插件 按照VS Code中设置远端默认安装的插件配置,即会在连接远端时自动安装,减少等待时间。 方法三:VS Code官网排查方式https://code.visualstudio.com/docs/remote/troubleshooting 小技巧(按需调整远端连接的相关参数):
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 任务ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 停止智能标注或自动分组任务 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/tasks/{task_id}/stop
用户ID,当user_id为all时,表示删除所有IAM子用户的授权。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除指定用户的授权 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/authorizations?user_id=****d80fb058844ae8b82aa66d9fe****
version_id 是 String 数据处理任务的版本ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除数据处理任务的版本 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/processor-tasks/{task_id}/versions/{version_id}
self.ma_endpoint = "https://modelarts.{}.myhuaweicloud.com".format(region_name) self.service_endpoint = "https://bms.{}.myhuaweicloud