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下载地址：https://huggingface.co/benjamin-paine/stable-diffusion-v1-5/tree/main （需登录） 下载stable-diffusion-xl-base-1.0模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface
设置“升级为WebSocket”后，不支持设置“服务流量限制”。 “升级为WebSocket”参数配置，不支持修改。 “运行日志输出” - 默认关闭，在线服务的运行日志仅存放在ModelArts日志系统，在服务详情页的“日志”支持简单查询。 如果开启此功能，在线服务的运行日志会输出存放
见表3。 per-tensor静态量化场景 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/app-auth/{service_id}/apis { "workspace_id"
ModelArts-Console访问地址 华北-北京四 https://console.huaweicloud.com/modelarts/?region=cn-north-4#/dataLabel?tabActive=labelConsole 华北-北京一 https://console.huaweicloud
Gallery中提供了常见的精度较高的算法和相应的训练数据集，用户可以在AI Gallery的资产集市中获取。 后续操作：清除相应资源 在完成预测之后，建议关闭服务，以免产生不必要的计费。 停止运行服务 预测完成后，单击页面右上角的“停止”，即可停止该服务。 单击左上角返回在线服务，在对应的服务名
Gallery中提供了常见的精度较高的算法和相应的训练数据集，用户可以在AI Gallery的资产集市中获取。 后续操作：清除相应资源 在完成预测之后，建议关闭服务，以免产生不必要的计费。 停止运行服务 预测完成后，单击页面右上角的“停止”，即可停止该服务。 单击左上角返回在线服务，在对应的服务名
--page-size Int 否 每页显示的作业数量，默认是20。 -v / --verbose Bool 否 显示详细的信息开关，默认关闭。 示例：查询DLI Spark所有作业。 ma-cli dli-job get-job 使用ma-cli dli-job submit命令提交DLI
index-url = https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple trusted-host = repo.huaweicloud.com timeout = 120 在华为开源镜像站https://mirrors.huaweicloud
在新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运行”按钮，然后等待工作流按顺序进入训练节点即可。 模型将会自动进入训练，无需人工介入，训练时间相对较长，建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面，系统仍然在执行训练操作。 在“图像分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。 训练完成后
如下以查询作业ID为10的可视化作业为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs/10 响应示例 成功响应示例 { "duration": 33000, "service_url": "https://console.huaweicloud
下载地址：https://huggingface.co/benjamin-paine/stable-diffusion-v1-5/tree/main （需登录） 下载stable-diffusion-xl-base-1.0模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface
官网下载地址：https://huggingface.co/hpcai-tech/OpenSora-STDiT-v3/tree/main 下载 t5-v1_1-xxl 权重，将下载好的权重放在 ./weights 目录下。 t5-v1_1-xxl 官网下载地址： https://huggingface
对Notebook的访问。 dev_service String 访问Notebook的途径，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook。 SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook。 ssh_keys Array of strings S
0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
3。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
na。 mkdir -p /home/ma-user/work/grf cd /home/ma-user/work/grf wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-9.1.6.linux-amd64.tar.gz tar -zxvf
见表3。 per-tensor静态量化场景 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 量化脚本convert_checkpoint
0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
0.9.0版本工具进行模型量化，工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。 执行如下脚本进行权重转换生成量化系数，详细参数解释请参见https://github.com/NVIDIA/TensorR
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