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error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 查询指定节点池详情。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodepools/{nodepool_name}
传输完成文件大小（字节）。 file_size_total Long 总文件大小(字节)。 请求示例 获取数据集导入任务列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/import-tasks 响应示例
参数 参数类型 描述 az String AZ的名称。 count Integer AZ的资源数量。 请求示例 查询节点池列表。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodepools { } 响应示例 状态码：
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}/v1/{project_id}/models/ai-engine-runtimes 响应示例 状态码： 200
2312-aarch64-snt9b-20240606190017-b881580 RUN cd /home/ma-user && git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git -c http.sslVerify=false && cd
bash Step4 安装依赖和软件包 从github拉取MiniCPM-V代码。 cd /home/ma-user git clone https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V.git cd /home/ma-user/MiniCPM-V git checkout
ppCode的参数值修改为真实的AppCode值。 Python示例代码如下： import requests API_URL = "https://xxxxxxx/v1/gallery/65f38c4a-bbd0-4d70-a724-5fccf573399a/" headers
本文原始数据集来源：https://github.com/aceimnorstuvwxz/toutiao-text-classfication-dataset 本文实验用数据集基于原始数据集处理而来，进行了简单的采样、清晰和prompt工程。 实验数据集获取地址：https://maas-operations
接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/lates
'{print $(NF-1) " " $0}' >> aishell.scp 在torch_npu目录下制作label.txt文件： wget https://www.modelscope.cn/datasets/modelscope/speech_asr_aishell1_testset
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
开放脚本地址，其中region-id根据实际region修改，例如cn-southwest-2 value: "https://mtest-bucket.obs.{region-id}.myhuaweicloud.com/acc/rank"
from_pretrained(onnx_model_path, torch_dtype=torch.float32).to("cpu") url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/st
模型。下面介绍方式一如何操作，如果采用方式二，可以跳过此步骤。 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
log_stream_id 是 String LTS日志流id，长度64。 响应参数 无 请求示例 如下以更新“real-time”类型的服务为例。 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/{service_id} { "description"
”，资源池名称为“pool-001”，资源池类型为“Dedicate”（物理资源池），资源池支持的作业类型为“训练作业”。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools { "kind" : "Pool", "apiVersion"
WorkflowDagPolicies 参数 参数类型 描述 use_cache Boolean 是否使用缓存。 请求示例 查询工作流执行记录列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions?lim
%s", self.model_outputs) def _preprocess(self, data): # https两种请求形式 # 1. form-data文件格式的请求对应：data = {"请求key值":{"文件名":<文件io>}}
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