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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
//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/latest/getting_started/quickstart
String 数据集的版本名称，名称仅包含数字、字母、中划线和下划线，长度是0-32位。 请求示例 查询数据处理任务版本列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/processor-tasks/{task_id}/versions?offset=0&limit=5
训练作业的版本名称。 请求示例 如下以创建“job_id”为10，“pre_version_id”为20的一个新版本作业为例。 POST https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions/ { "job_desc":
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
200,3]和[100,200]均合法。 说明：只有当样本的标签列表包含物体检测标签时，此字段必选。 请求示例 查询单个样本信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/data-annotations
'{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
3]和[100,200]均合法。 说明：只有当样本的标签列表包含物体检测标签时，此字段必选。 请求示例 查询团队标注的样本信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/
3]和[100,200]均合法。 说明：只有当样本的标签列表包含物体检测标签时，此字段必选。 请求示例 查询智能标注的样本列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/auto-annotations/samples
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"
props Map<String,Array<String>> 属性的搜索条件，可以有多个属性条件。 请求示例 分页查询导出任务列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/export-tasks 响应示例
创建算法 机器学习从有限的观测数据中学习一般性的规律，并利用这些规律对未知的数据进行预测。为了获取更准确的预测结果，用户需要选择一个合适的算法来训练模型。针对不同的场景，ModelArts提供大量的算法样例。以下章节提供了关于业务场景、算法学习方式、算法实现方式的指导。 选择算法的实现方式
from_pretrained(onnx_model_path, torch_dtype=torch.float32).to("cpu") url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/st
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
”，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"
创建算法。设置算法名称为“TestModelArtsalgorithm”，描述为“This is a ModelArts algorithm”。 POST https://endpoint/v2/{project_id}/algorithms { "metadata" : { "name"
String 标注成员ID。 workforce_id String 所属标注团队ID。 请求示例 查询数据集的团队标注任务列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks 响应示例
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