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W4A16量化工具 ├──convert_awq_to_npu.py # awq权重转换脚本 ├──quantize.py # 昇腾适配的量化转换脚本 ├──build.sh # 安装量化模块的脚本 ├──llm_evaluation
"job_step:stop" ]”。订阅Workflow失败、完成和job_step节点停止三个事件，发生这三个事件时，会有消息提醒。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/subscriptions
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 DELETE https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/{service_id}/app-auth-apis/{api_id}
如下以查询uuid为2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d186b0e93e4f的训练作业对应work-0日志OBS临时链接为例。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d1
install -y adduser libfontconfig1 回显如下代表执行成功： 执行如下命令下载Grafana安装包。 wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana_9.3.6_amd64.deb --no-check-certificate
services 否 Array of strings 镜像支持的服务，默认值NOTEBOOK、SSH。枚举值如下: NOTEBOOK：镜像支持通过https协议访问Notebook。 SSH：镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 swr_path 是 String SWR镜像地址。
ocker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/containerd/nerdctl/releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7
0模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/tree/main 下载vae-fp16-fix模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface
strings 允许远程接入的公网IP地址列表，最多5个。 service 否 String 支持的服务，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。 key_pair_names 否 Array of strings
越大，生成文本的多样性就越高。 1 top_k 选择在模型的输出结果中选择概率最高的前K个结果。 20 在对话框中输入问题，查看返回结果，在线体验对话问答。 图7 体验模型服务 后续操作 如果不再需要使用此模型服务，建议清除相关资源，避免产生不必要的费用。 在MaaS服务的“模型
针对每一个数据集版本，您可以通过“存储路径”参数，获得此版本对应的Manifest文件格式的数据集。可用于导入数据或难例筛选操作。 表格数据集暂不支持切换版本。 发布数据集版本 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理> 数据集”，进入“数据集”管理页面 在数据集列表中
定时调度策略中的标记，失败时触发。 on_running String 定时调度策略中的标记，running时触发。 请求示例 更新调度信息 PUT https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/schedules/fa4a
请求是否成功。 请求示例 如下以查询“job_id”为10，“version_id”为10，文件名为“log1.log”的日志为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions/10/aom-log?log_file=log1
me/ma-user/.ssh/etc/sshd_config 每24h向client端主动发个包，3次发包均无响应会断开连接 参考：https://unix.stackexchange.com/questions/3026/what-do-options-serveralive
"api_remark" : "string", "auth_type" : "APP", "predict_url" : "https://3565150c2e5c45d0989be40350dd80ed.apig.xxxxxx.com/test", "service_id"
如果训练失败，则会执行sleep命令，此时可通过Cloud Shell登录容器镜像中调试。 在Cloud Shell中调试多节点训练作业时，需要在Cloud Shell中切换work0、work1来实现对不同节点下发启动命令，否则任务会处于等待其他节点的状态。 如何防止Cloud Shell的Session断开
W4A16量化工具 ├──convert_awq_to_npu.py # awq权重转换脚本 ├──quantize.py # 昇腾适配的量化转换脚本 ├──build.sh # 安装量化模块的脚本 ├──llm_evaluation
/home/ma-user/work/envs/user_conda/ 查看现有的conda虚拟环境，此时新的虚拟环境已经能够正常显示，可以直接通过名称进行虚拟环境的切换。 # shell conda env list conda activate sfs-new-env # conda environments:
me/ma-user/.ssh/etc/sshd_config 每24h向client端主动发个包，3次发包均无响应会断开连接 参考：https://unix.stackexchange.com/questions/3026/what-do-options-serveralive
用户名，当user_id为all-users时，显示为所有用户。 create_time Long 创建时间戳。 请求示例 查看授权列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/authorizations 响应示例 状态码： 200 OK { "total_count"
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