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安装版本：0.3.4 下载地址： https://cneast3-modelarts-sdk.obs.cn-east-3.myhuaweicloud.com/tailor-0.3.4-py3-none-any.whl SHA-256： https://cneast3-modelarts-sdk
modelarts:trainJobInnerModel:list 必须配置，使用数据标注、数据处理功能时会进行创建训练作业、查询训练作业、算法查询等操作。 访问OBS数据 OBS obs:bucket:GetBucketLocation obs:bucket:PutBucketAcl
self.ma_endpoint = "https://modelarts.{}.myhuaweicloud.com".format(region_name) self.service_endpoint = "https://bms.{}.myhuaweicloud
pretrained目录需手动创建。 https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-8B/tree/main https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-26B/tree/main https://huggingface
##安装obsutil，完成AKSK配置。建议在基础镜像里做好。 #mkdir -p /opt && cd /opt #wget https://obs-community.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/obsutil/current/obsutil_linux_amd64
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
s_agency的委托。 响应参数 无 请求示例 创建ModelArts委托。设置委托名称后缀为“iam-user01”。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/agency { "agency_name_suffix" : "iam-user01"
Map<String,Map<String,Integer>> 团队标注任务成员标注情况的统计信息。 请求示例 查询团队标注任务成员的进度信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
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
该镜像所对应的描述信息，长度限制512个字符。 dev_services Array of strings 镜像支持的服务。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。 id String 待创建Noteboo
String 可视化作业的计费资源ID。 请求示例 如下以查询正在部署中的作业，按递增排序，显示第1页前10个可视化作业为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs ?status=7&per_page=10
-879d-24b05d997347的训练作业为例。修改成功后再调用查询训练作业接口即可看到description已被修改。 PUT https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347
timing：自动停止。 idle：空闲停止。 update_at Long 实例最后更新（不包括探活心跳）的时间，UTC毫秒。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/{id}/lease 响应示例 状态码： 200 OK {
success Boolean 操作是否执行成功。可选值如下： true：执行成功 false：执行失败 请求示例 删除标注团队 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/workforces/{workforce_id} 响应示例 状态码： 204
error_message String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 请求示例 如下以重启作业ID为10的可视化作业为例。 POST https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs/10/restart 响应示例 成功响应示例
job id is 6ABxxx [2022/08/12 00:03:25 GMT+0800][INFO]Request url is https://modelarts.xxx.xxx.com/v1/88exxxta/models?model_name=query_vec_recall_model
启动。 stopped：stopped为停止节点实例，只有处于running状态的节点实例支持停止。 响应参数 无 请求示例 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/{service_id}/nodes/{node_id}/status
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