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实例因资源空闲即将自动停止或实例因资源空闲自动停止 重要 表3 更新实例过程的事件列表 事件名称 事件描述 事件级别 UpdateName 更新实例名称 提示 UpdateDescription 更新实例描述 提示 UpdateFlavor 更新实例规格 重要 UpdateImage 更新实例镜像 重要 UpdateStorageSize
llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf llama2-13b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf llama2-70b https://huggingface
链接仓库协议。当前支持：ssh，https。 url String 链接仓库地址。 credential Object 证书信息，请参见表30。 表30 credential字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 ssh_private_key String ssh私有证书。 access_token
llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf llama2-13b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf llama2-70b https://huggingface
"source": "https://test.obs.{ma_endpoint}.com:443/DATASETS/input/145862135_ab710de93c_n.jpg......", "preview": "https://test.obs
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
是否同步更新智能标注数据。可选值如下： true：同步更新智能标注数据 false：不同步更新智能标注数据 is_synchronize_data Boolean 是否同步更新数据：如上传文件、同步数据源、导入的未标注文件同步分配至团队成员。可选值如下： true：同步更新数据至团队成员
torch;import torch_npu;print(torch_npu.npu.is_available())" torch_npu使用报错看不懂怎么办？应该怎么求助？ 如果报错可以首先在昇腾社区论坛以及Gitee的PyTorch Issues中查看是否有类似的问题找到相关线索。如果还无法解决
查询事件列表 创建网络资源 查询网络资源列表 查询网络资源 删除网络资源 更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表，可通过标签、资源池状态筛选查询资源池列表 查询资源池 删除资源池 更新资源池 资源池监控 资源池统计 查询资源规格列表 查询专属资源池作业列表 查询专属资源池作业统计信息
String 服务名称。 logs log结构数组 服务的更新记录。 表2 log结构 参数 参数类型 描述 update_time Long 更新时间，距'1970.1.1 0:0:0 UTC'的毫秒数。 result String 更新结果，取值为：SUCCESS/FAIL/RUNNING。
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
String 用户ID，获取方法请参见获取用户ID和名称。 当user_id为all时，表示对所有IAM子用户进行授权，如果已有部分用户已授权，则更新授权。 仅当授权类型为委托时，需要该字段。 type String 授权类型。推荐使用委托方式。 可选值： agency：委托 credential：访问密钥（AK/SK）
txt”的内容如下所示。 手感很好，反应速度很快，不知道以后怎样 三个月前买了一个用的非常好果断把旧手机替换下来尤其在待机方面 没充一会电源怎么也会发热呢音量健不好用回弹不好 算是给自己的父亲节礼物吧物流很快下单不到24小时就到货了耳机更赞有些低音炮的感觉入耳很紧不会掉棒棒哒 标注
namespace String 镜像所属的SWR组织。 update_at Long 镜像最后更新的时间，UTC毫秒。 version_count Integer 镜像版本个数。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/images/group
create_time Long 标注团队的创建时间。 description String 标注团队的描述。 update_time Long 标注团队的更新时间。 worker_count Integer 标注团队的成员总数。 workforce_id String 标注团队ID。 workforce_name
返回的APP列表按何属性排序。枚举值如下： app_name：应用名称。 created_at：应用创建时间。 updated_at：应用更新时间。 默认为app_name。 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
下载v1-5模型：https://huggingface.co/benjamin-paine/stable-diffusion-v1-5/blob/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors（需登录）。 下载sdxl_base模型：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
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
各GPU上的模型进行前向传播，得到输出 主GPU（逻辑序号为0）收集各GPU的输出，汇总后计算损失 分发损失，各GPU各自反向传播梯度 主GPU收集梯度并更新参数，将更新后的模型参数分发到各GPU 具体流程图如下： 图1 单机多卡数据并行训练 代码改造点 模型分发：DataParallel(model)
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