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参数种类。 请求示例 如下以修改uuid为2e5451fe-913f-4492-821a-2981031382f7的算法为例。 PUT https://endpoint/v2/{project_id}/algorithms/2e5451fe-913f-4492-821a-2981031382f7
String 计费时期。 queries_limit Long 查询次数。 price Float 价格。 请求示例 更新工作流信息 PUT https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/a8f31367-3534-4644-a2fe-75d187341ae7
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"
WorkflowDagPolicies 参数 参数类型 描述 use_cache Boolean 是否使用缓存。 请求示例 更新内容 PUT https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions/fa4
令安装配置Agent。其它region的安装请参考单台主机下安装Agent。 cd /usr/local && curl -k -O https://obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/uniagent-cn-north-4/script/agent_install
载后的文件如图2所示，代码所在路径为“./models/official/cv/resnet/”。 # 下载代码 git clone https://gitee.com/mindspore/models.git -b v1.5.0 图2 下载后的模型包文件 下载花卉识别数据集。
worker_id String 标注成员ID。 workforce_id String 所属标注团队ID。 请求示例 查询数据集详情 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id} 响应示例 状态码： 200 OK
408d-8ba0-ec08048c45ed的算法，该算法未定义inputs与outputs，规格选用的是gpu免费规格。 POST https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs { "kind" : "job", "metadata"
token。 请求示例 如下以查询uuid为3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347的训练作业为例。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347
token。 请求示例 停止uuid为3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347的训练作业。 POST https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/cf63aba9-63b1-4219-b717-708a2665100b/actions
价格。 请求示例 创建Workflow工作流。设置工作流名称为“graph-test-has-condition-step”。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows { "name" : "graph-test-has-condition-step"
比较高且请求长度差异大可以选择gtsf进行尝试。 参数定义和使用方式与vLLM0.6.3版本一致，此处介绍关键参数。详细参数解释请参见https://github.com/vllm-project/vllm/blob/main/vllm/engine/arg_utils.py。 步骤三：启动增量推理实例
token。 请求示例 查询训练作业。设置查询训练作业限制个数为1，查询作业名称中包含trainjob的所有训练作业数据。 POST https://endpoint/v2/{project_id}/training-job-searches?limit=1 { "offset"
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