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创建训练作业标签。设置TMS标签的key/value为“111”和“k3”，TMS标签的key/value为"k3"和“v2”。 POST https://endpoint/v2/{project_id }/trainJob/{training_job_id}/tags/create
工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 请求示例 DELETE https://{endpoint}/v1/{project_id}/workspaces/ccd05d1a553b4e188ea878e7dcb85e47
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 延长运行中的Notebook时长。 https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/{id}/lease { "duration" :
如果是触发了欧拉操作系统的限制，有如下建议措施。 分目录处理，减少单个目录文件量。 减慢创建文件的速度。 关闭ext4文件系统的dir_index属性，具体可参考：https://access.redhat.com/solutions/29894，（可能会影响文件检索性能）。 建议与总结 在创建训练作业前，推
克隆ModelArts Ascend代码库。 新建Terminal，执行下述命令将对应的repo克隆到Notebook实例。 git clone https://gitee.com/ModelArts/modelarts-ascend.git 图5 下载示例代码 昇腾迁移案例在“~/work
json.json）按照下面的数据存放目录要求放置。 指令微调样例数据集alpaca_gpt4_data.json.json的下载链接：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data
json.json）按照下面的数据存放目录要求放置。 指令微调样例数据集alpaca_gpt4_data.json.json的下载链接：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data
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
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/pools/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3b593a3dc/tags
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-
py，替换原来权重里的tokenization_chatglm.py。 https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat/blob/main/tokenization_chatglm.py https://huggingface.co/THUDM/chatg
验收总分。 unchecked_sample_count Integer 未验收的样本数目。 请求示例 查询团队标注验收任务报告 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/
79K-record的JSON格式的OSCAR数据集。 下载数据集。 wget https://huggingface.co/bigscience/misc-test-data/resolve/main/stas/oscar-1GB.jsonl.xz wget https://s3.amazonaws.com/models
描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/statistics/pools/{pool_name}/workloads
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 响应示例 状态码： 200 OK { "current"
参数 参数类型 描述 name String 资源指标的名称。 labels Object 资源指标的标签信息。 请求示例 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/metrics/runtime/pools 响应示例 状态码： 200 OK。
= OpenAI( api_key="您的 APIKEY", # 从MaaS控制台鉴权管理处获取。 base_url="https://infer-modelarts.cn-east-4.myhuaweicloud.com/v1/infers/xxxxxx/v1"
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
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