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${container_work_dir} git config --global http.sslVerify false # 先安装lfs wget https://github.com/git-lfs/git-lfs/releases/download/v3.5.1/git-lfs-linux-arm64-v3
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
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
创建Workflow定时调度。设置类型为“time”，动作为“run”，调度策略on_failure为“retry”、on_running为“cancel”。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/schedules {
状态码：200 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 workspace_id String 工作空间ID。 请求示例 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/workspaces/ccd05d1a553b4e188ea878e7dcb85e47
工作空间ID，系统生成的32位UUID，不带橫线。默认的工作空间id为'0'。 unit_en String 数量单位(英文)。 请求示例 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/workspaces/ccd05d1a553b4e188ea878e7dcb85e47/quotas
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
&& \ pip install ipykernel==6.7.0 --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple && \
下载地址：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers/tree/main（需登录） 下载公开数据集，上传到容器的/home/ma-user目录下，官网下载地址：https://huggingface
使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一：使用公开数据集 ShareGPT下载地址: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered
如下以创建uuid为2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d186b0e93e4f的训练作业对应worker-0镜像保存任务为例。 POST https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d1
String 内置属性：三元组关系标签的指向实体类型，创建关系标签时必须指定，该参数仅文本三元组数据集使用。 请求示例 获取样本搜索条件 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/data-annotations/search-condition
Integer 磁盘大小。 unit String 磁盘大小单位。 请求示例 如下以查询北京四训练作业所有的CPU公共资源规格为例。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-job-flavors?flavor_type=CPU 响应示例
如下以查询uuid为2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d186b0e93e4f的训练作业对应worker-0日志内容为例。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d1
精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness
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
ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 解除指定的API对APP的授权。 DELETE https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/{service_id}/app-auth-apis/{api_id}/app-auth-api
Integer 可用节点数。 count Integer 节点数。 specification String 节点规格。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/clusters 响应示例 状态码：200 服务部署规格列表。 { "total_count"
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}/pools/{pool_name}/workloads 响应示例 状态码：400
status_info String 状态描述，默认为空。该字段会补充显示状态的详细信息。如删除失败时，可通过该字段查看删除失败的原因。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/workspaces?limit=2&offset=3&sort_by=na
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