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props Map<String,Array<String>> 属性的搜索条件，可以有多个属性条件。 请求示例 分页查询导出任务列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/export-tasks 响应示例
参数 参数类型 描述 use_cache Boolean 是否使用缓存。 请求示例 查询Workflow Execution详情 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions/fa4
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。 请求示例 查询数据集版本详情 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/versions/{version_id}
${container_name} bash Step4 下载原始模型包 从HuggingFace官网下载moondream2模型包到本地，下载地址：https://huggingface.co/vikhyatk/moondream2/tree/2024-03-06。 在宿主机上创建一个空目录/
如果推理需要使用npu加速图片预处理，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本里面。内容如下： git clone https://gitee.com/ascend/vision.git vision_npu cd vision_npu git checkout
true：只读权限 false：默认值，读写权限 请求示例 如下以查询“job_id”为10，每页5条，第一页的作业版本详情为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions？per_page=5&page=1
WorkflowDagPolicies 参数 参数类型 描述 use_cache Boolean 是否使用缓存。 请求示例 停止工作流 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions/4dd
参数种类。 请求示例 如下以查询算法限制个数为1，查询作业名字中包含TestModelArtsalgorithm的所有算法数据为例。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/algorithms?limit=1&searches=name%3ATestModelArtsalgorithm
true：只读权限 false：默认值，读写权限 请求示例 如下以查询“job_id”为10，“version_id”为10的作业为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions/10 响应示例 成功响应示例
from_pretrained(onnx_model_path, torch_dtype=torch.float32).to("cpu") url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/st
[ { "from": "user", "value": "Picture 1: <img>https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/demo.jpeg</img>\n图中的狗是什么品种？"
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__
TfServingBaseService class MnistService(TfServingBaseService): # 预处理中处理用户HTTPS接口输入匹配模型输入 # 对应上述训练部分的模型输入为{"images":<array>} def _preprocess(self
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__
如果推理需要使用npu加速图片预处理，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本里面。内容如下： git clone https://gitee.com/ascend/vision.git vision_npu cd vision_npu git checkout
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。 请求示例 查询指定数据集的版本列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/versions 响应示例 状态码：
精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness
WorkflowDagPolicies 参数 参数类型 描述 use_cache Boolean 是否使用缓存。 请求示例 启动工作流 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions { }
log_stream_id 是 String LTS日志流id，长度64。 响应参数 无 请求示例 如下以更新“real-time”类型的服务为例。 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/{service_id} { "description"
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