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如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx
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-
POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/models { "model_name" : "mnist", "model_version" : "1.0.0", "source_location" : "https://models
官网下载地址：https://huggingface.co/hpcai-tech/OpenSora-STDiT-v3/tree/main 下载 t5-v1_1-xxl 权重，将下载好的权重放在 ./weights 目录下。 t5-v1_1-xxl 官网下载地址： https://huggingface
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}/app-auth/apps/{app_name}/exists&workspace_id=0
label_zh String 算法类别名称。 template_id String 算法类别的ID。 请求示例 查询数据处理算法类别的列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/processor-tasks/items 响应示例 状态码： 200 OK
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/tags 响应示例 状态码：200 查询项目下Notebook实例类型下的标签，正常返回。
total Integer 总数。 stat Map<String,Integer> 状态。 请求示例 请求Workflow统计信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/overview 响应示例 状态码：200 OK {
ta.json.json）按照下面的数据存放目录要求放置。 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
"http_proxy": "http://proxy-notebook.modelarts-dev-proxy.com:8083", "https_proxy": "http://proxy-notebook.modelarts-dev-proxy.com:8083",
String 参数描述。 param_name String 参数名称。 param_type String 参数类型。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/models/{model_id} 响应示例 状态码：200 模型详情。 {
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
task_id String 同步任务ID。 total_sample_count Long 总样本数量。 请求示例 获取数据集同步状态 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/sync-data/status
UNMOUNT_FAILED：卸载失败 UNMOUNTED：卸载完成 uri String OBS对象路径。 请求示例 DELETE https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/{instance_id}/storage/{storage_id}
6fde-4c33-9dcd-55be17858ceb的作业超参敏感度分析结果中超参batch_size的结果图像保存路径。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/e346206c-6fde-4c33-9dcd-55
在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 批量服务”，在服务列表中，您可以单击名称/ID，进入服务详情页面。 在服务详情页面，切换到“事件”页签，查看事件信息。 父主题： 管理批量推理作业
下面的README文件查看当前环境内置的Python虚拟环境。 cat /home/ma-user/README 执行source命令可以切换到具体的Python环境中。 执行which python查看python路径并复制出来，以备后续配置云上Python Interpreter使用。
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/tags 响应示例 状态码：200 查询项目下指定资源类型的所有标签。
如以下查询training_job_id为5b60a667-1438-4eb5-9705-85b860e623dc的作业中trial为ae544174的信息。 GET https://endpoint//v2/{project_id}/training-jobs/5b60a667-1438-4eb5-9705-8
本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 框架 1 Qwen-VL 7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat DeepSpeed 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明
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