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计费项 自动学习/Workflow计费项 数据管理计费项 开发环境计费项 模型训练计费项 模型管理计费项 推理部署计费项 专属资源池计费项
参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值)。 响应参数 状态码: 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 grants Array
参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 label_name 是 String 标签名称。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 label_type
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 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 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 delete_source
数据集的版本。 version_name String 数据集的版本名称。 表4 TemplateParam 参数 参数类型 描述 id String 任务类型,即数据处理模板ID。可选值如下: sys_data_analyse:特征分析 sys_data_cleaning:数据清洗
is 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 app_id 是 String APP编号。 project_id 是 String 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 limit 否 String 分页展示时,一页展示多少项。默认为1000。
API/SDK 安装ModelArts SDK报错“ERROR: Could not install packages due to an OSError” ModelArts SDK下载文件目标路径设置为文件名,部署服务时报错 调用API创建训练作业,训练作业异常 用户执行huaweicloud
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 create_time
String 内置属性:三元组关系标签的指向实体类型,创建关系标签时必须指定,该参数仅文本三元组数据集使用。 表10 LabelFormat 参数 是否必选 参数类型 描述 label_type 否 String 文本分类的标签类型。可选值如下: 0:标签和文本分离,以固定后缀“
使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer
进行剪枝,并保存剪枝后的模型;2、使用剪枝后的模型进行推理部署。 常用的剪枝技术包括:结构化稀疏剪枝、半结构化稀疏剪枝、非结构化稀疏剪枝。 FASP剪枝 FASP剪枝是一种结构化稀疏剪枝方法,能有效降低模型显存以及需要部署的资源依赖,减小推理过程中的计算量,降低增量推理时延,提升吞吐。
状态码: 400 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 - String 状态码: 403 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 - String 状态码: 500 表8 响应Body参数 参数 参数类型 描述 - String 请求示例 GET https:
Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导(6.3.912) Ascend-vLLM介绍 支持的模型列表 版本说明和要求 推理服务部署 推理关键特性使用 推理服务精度评测 推理服务性能评测 附录 父主题: LLM大语言模型训练推理
使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 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:
主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911) 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 Eagle投机小模型训练 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 父主题: