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error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 查询资源池详情。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools/{pool_name} { } 响应示例 状态码: 200 OK。
型图模式启动不支持multi step。 MoE模型依赖MindSpeed,当使用MoE模型推理时,需提前安装: git clone https://gitee.com/ascend/MindSpeed.git cd MindSpeed git checkout a956b907
5B。当前MoE模型图模式启动不支持multi step。 MoE模型依赖MindSpeed,当使用MoE模型推理时,需提前安装: git clone https://gitee.com/ascend/MindSpeed.git cd MindSpeed git checkout a956b907
safetensors 以上4个权重文件全部上传到宿主机工作目录${work_dir}/下。 下载lora训练所需模型权重 FLUX.1-dev下载链接:https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/tree/main 下载后全部上传到宿主机
Creating:创建中 Upgrading:升级中 Running:运行中 Abnormal:不正常 请求示例 查询资源池列表。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools { } 响应示例 状态码: 200 OK。 { "kind"
${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/
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
设置模型的参数,如图11所示。 元模型来源:从容器镜像中选择。 容器镜像所在的路径:单击选择镜像文件。具体路径查看5SWR地址。 容器调用接口:选择HTTPS。 host:设置为8443。 部署类型:选择在线服务。 图11 设置模型参数 填写启动命令,启动命令内容如下: sh /home/ma-user/infer/run
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
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
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
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
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
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__
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 { }