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用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 export_type 否 Integer 导出类型，不传则默认查询所有类型的导出任务。可选值如下： 0：已标注 1：未标注 2：全部 3：条件筛选 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1
对应的密钥，选择完成后，单击Apply进行远程Notebook一键配置，等待一段时间后，会出现重启IDE的确认框，单击确认重启，重启后即可生效。 图13 ToolKit连接Notebook配置界面 KeyPair: 需要选择保存在本地的Notebook对应的keypair认证。即
from_pretrained(onnx_model_path, torch_dtype=torch.float32).to("cpu") url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/st
方式二：对于提供了onnx模型的仓库，可以直接下载onnx模型。 通过git下载diffusers对应版本的源码。 git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git -b v0.11.1 在diffusers的script
果出现该情况请将编辑器改为utf-8格式后再粘贴代码。 在本地电脑中创建训练脚本“train.py”，内容如下： # base on https://github.com/pytorch/examples/blob/main/mnist/main.py from __future__
/etc/profile # 注意这里的echo 要使用单引号，单引号会原样输出，双引号会解析变量 source /etc/profile # 使刚才配置生效 创建buildkitd的启动服务。其中都是buildkitd.service的内容。复制以下全部命令并运行即可。 cat <<EOF >
/etc/profile # 注意这里的echo 要使用单引号，单引号会原样输出，双引号会解析变量 source /etc/profile # 使刚才配置生效 创建buildkitd的启动服务。其中都是buildkitd.service的内容。复制以下全部命令并运行即可。 cat <<EOF >
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预处理方法，在推理请求前调用，用于将API接口输入的用户原始请求数据转换为模型期望输入数据。 _inference(self, data) 实际推理请求方法（不建议重写，重写后会覆盖ModelArts内置的推理过程，运行自定义的推理逻辑）。 _postprocess(self, data) 后处理方
WorkflowDagPolicies 参数 参数类型 描述 use_cache Boolean 是否使用缓存。 请求示例 查询工作流执行记录列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions?lim
创建算法。设置算法名称为“TestModelArtsalgorithm”，描述为“This is a ModelArts algorithm”。 POST https://endpoint/v2/{project_id}/algorithms { "metadata" : { "name"
overwrite_last_result Boolean 验收时若样本已标注，是否使用验收结果覆盖已标注结果。可选值如下： true：覆盖已标注结果 false：不覆盖已标注结果（默认值） total_stats CheckTaskStats object 历史验收任务汇总后的验收报告。 表6 CheckTaskStats
false：数据集不包含团队标注任务 feature_supports Array of strings 数据集支持的特性列表。当前只支持特性值“0”，表示限制OBS文件大小。 import_data Boolean 是否导入数据。可选值如下： true：导入数据 false：不导入数据 import_task_id
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