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服务管理 服务管理概述 在开发环境中部署本地服务进行调试 部署在线服务 查询服务详情 推理服务测试 查询服务列表 查询服务对象列表 更新服务配置 查询服务监控信息 查询服务日志 删除服务
删除服务 删除服务存在如下两种删除方式。 根据部署在线服务生成的服务对象删除服务。 根据查询服务对象列表返回的服务对象删除服务。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式
删除服务 功能介绍 删除模型服务，仅可删除本人名下的服务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/{project_id}/services/{service_id}
依赖包为开源安装包时 在“代码目录”中创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件，并且在文件中写明依赖包的包名及其版本号，格式为“包名==版本号”。 例如，“代码目录”对应的OBS路径下，包含模型文件，同时还存在“pip-requirements.txt”文件。“代码目录”的结构如下所示：
this platform”报错，具体解决方法请参见2。 处理方法 安装第三方包 pip中存在的包，使用如下代码： import os os.system('pip install xxx') pip源中不存在的包，此处以“apex”为例，请您用如下方式将安装包上传到OBS桶中。
图4 仍返回报错Response payload is not completed 解决方法： 安装brotlipy后返回正确报错 pip install brotlipy 问题10：使用benchmark-tools访问推理客户端返回报错或警告 使用benchmark-tool
19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
update_job_configs(description="update job description") 方式二：根据创建训练作业生成的训练作业对象更新。 job_instance.update_job_configs(description="update job description fourth")
"workspace_id": "0" }, { "arch": "x86_64", "description": "description", "dev_services": [ "NOTEBOOK" ], "id": "88b
导入表格数据集，数据库名字。 input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。 port String 用户GaussDB(DWS)集群的端口。 queue_name String 表格数据集，DLI队列名。
String 从指定Workflow工作流进行复制。通过复制来创建Workflow时必填。 gallery_subscription 否 WorkflowGallerySubscription object 来自市场订阅的Workflow。 latest_execution 否 ExecutionBrief
toml文件里数据集路径更改为pokemon-dataset路径。 cd koyha_ss cp run_* sd-scripts cp kohya_finetune.toml sd-scripts cd sd-scripts vim run_finetune.sh vim kohya_finetune.toml
构建新镜像： docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如无法访问公网则需配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址确保访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx"
调试与训练作业环境不同，可能会导致文件绝对路径不一致，需要修改代码内容。推荐使用软链接的方式解决该问题，用户只需提前建立好软链接，代码中的地址可保持不变。 新建软链接： # ln -s 源目录/文件 目标目录/文件 # 例如 ln -s /mnt/sfs_turbo/data/coco
with open(to_path, "wb") as out_f, gzip.GzipFile(from_path) as zip_f: out_f.write(zip_f.read()) # --- 以上为pytorch mnist # --- end
善。 同样功能的PyTorch Pipeline，因为指导要求适配onnx pipeline，两个pipeline本身功能就有差别，如何适配？ 由于Diffusers社区的“single model file policy”设计原则，不同的pipeline是不同路径在独立演进的。
email_status Integer 团队标注成员任务邮件通知状态。可选值如下： 0：表示未发送过 1：表示邮箱格式错误 2：表示邮箱地址不可达， 3：表示发送成功 last_notify_time Long 团队标注成员任务邮件最近一次通知时间戳。 pass_rate Double
启动入口文件run.sh需要自定义。示例如下： #!/bin/bash # 自定义脚本内容 ... # run.sh调用app.py启动服务器，app.py请参考https示例 python app.py 除了按上述要求设置启动命令，您也可以在镜像中自定义启动命令，在创建模型时填写与您镜像中相同的启动命令。
image_size print("# SAFETY CHECKER") print(f"clip_input: [{1}, {clip_num_channels}, {clip_image_size}, {clip_image_size}]") print(f"images: [{1}, {vae_sample_size}
String 从指定Workflow工作流进行复制。通过复制来创建Workflow时必填。 gallery_subscription WorkflowGallerySubscription object 来自市场订阅的Workflow。 latest_execution ExecutionBrief
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