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情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
/etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward Step4 获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url}
/etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward Step4 获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url}
/etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward Step4 获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url}
查询训练作业版本详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/training-jobs 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求消息
询可视化作业详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/visualization-jobs 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求消息
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书 安全边界
通导致的。 处理步骤 进入训练作业详情页,在左侧获取SFS Turbo的名称。 图1 获取SFS Turbo的名称 登录弹性文件服务SFS控制台,在SFS Turbo列表找到训练作业挂载的SFS Turbo,单击名称进入详情页。获取VPC信息、安全组信息和endpoint信息。 VPC信息:SFS
使用WebSocket协议的方式访问在线服务:WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单,允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中,浏览器和服务器只需要完成一次握手,两者之间就可以建立持久性的连接,并进行双向数据传输。 使用Server-Sent Events
_prune_heads(self, heads_to_prune): for layer, heads in heads_to_prune.items(): self.encoder.layer[layer].attention.prune_heads(heads)
上传镜像 操作场景 客户端上传镜像,是指在安装了容器引擎客户端的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点,根据机器所在区域有两种网络链路可以选择: 如果机器与容器镜像仓库在同一区域,则上传镜像走内网链路。 如
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 config_name 是 String 训练作业参数的名称。 请求消息 请求参数如表2所示。 表2 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 config_desc 否 String 对训练作业的描述,默认为空,字符串的长度限制为[0,256]。
gs 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求消息 请求参数如表2所示。 表2 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 config_name 是 String
账号名,user_password为用户登录密码,cn-north-1为项目名称,获取方法请参见获取用户名、获取账号名和账号ID和获取项目名称。 scope参数定义了Token的作用域,示例中获取的Token仅能访问project下的资源。Modelarts使用区域的Endpoi
确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 进入算法创建页面。 登录ModelArts管理控制台,单击左侧菜单栏的“资产管理 > 算法管理”。 在“我的算法”管理页面,单击“创建”,进入“创建算法”页面。填写算法的基本信息,包含“名称”和“描述”。 设置算法启动方式,有以下三种方式可以选择。
通过Function Calling扩展大语言模型对外部环境的理解 本示例将展示如何定义一个获取送货日期的函数,并通过LLM来调用外部API来获取外部信息。 操作步骤 设置Maas的api key和模型服务地址。 import requests from openai import
peerConnectionList 参数 是否必选 参数类型 描述 peerVpcId 是 String 对端的VPC ID。 peerSubnetId 是 String 对端的子网ID。 defaultGateWay 否 Boolean 默认路由开关。 响应参数 状态码: 200
参考准备Notebook完成Notebook的创建,并打开Notebook。 Step2 准备模型代码包和权重文件 将OBS中的模型权重和表1获取的AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip代码包上传到Notebook的工作目录/home/ma-user/work/下。上传代码参考如下。
e} 参数说明如表1所示。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 config_name 是 String 训练作业参数的名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 说明
ms 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求消息 请求参数如表2所示。 表2 查询检索参数 参数 是否必选 参数类型 说明 per_page 否 Integer