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WorkflowDagPolicies 参数 参数类型 描述 use_cache Boolean 是否使用缓存。 请求示例 查询工作流执行记录列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions?lim
%s", self.model_outputs) def _preprocess(self, data): # https两种请求形式 # 1. form-data文件格式的请求对应:data = {"请求key值":{"文件名":<文件io>}}
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
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
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
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"
String 标注成员ID。 workforce_id String 所属标注团队ID。 请求示例 查询数据集的团队标注任务列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks 响应示例
nt量化或使用GPTQ量化章节对模型做量化处理。 参数定义和使用方式与vLLM0.5.0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。 Step7
nt量化或使用GPTQ量化章节对模型做量化处理。 参数定义和使用方式与vLLM0.5.0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。 步骤七
worker_id String 标注成员ID。 workforce_id String 所属标注团队ID。 请求示例 查询团队标注任务详情 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/{workforce_task_id}
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
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 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
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
3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。 请求示例 获取智能标注(主动学习)任务信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/tasks/{task_id} 响应示例
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"
3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。 请求示例 分页查询智能标注或自动分组任务列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/tasks?offset=0&limit=10