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python3 python3-pip && \ pip3 install --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple Flask
stable-diffusion套件 使用differusers （https://github.com/huggingface/diffusers）。 stable-diffusion-webui （https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui）。
多个属性之间的操作类型。可选值如下： OR：或操作 AND：与操作 property Map<String,Array<String>> 标签属性，是Object格式，存放任意的键值对；key是属性名称，value是取值列表，如value为null表示不根据值搜索，否则搜索的值满足列表中任意一个即可。 type
取值为auto。 model_id String 模型ID。 src_path String 批量任务输入数据的OBS路径，例如：“https://xxx.obs.myhwclouds.com/image/”。 req_uri String 批量任务中调用的推理路径，例如：“/”。
no_resource Boolean 所选规格资源是否充足，True代表没有资源。 请求示例 如下以查看训练作业的资源规格为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/job/resource-specs?job_type=train 响应示例 成功响应示例
如下以查询uuid为2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d186b0e93e4f的训练作业对应worker-0运行指标为例 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d1
- stable-diffusion套件 使用diffusers （https://github.com/huggingface/diffusers）。 stable-diffusion-webui （https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui）。
请求示例 如下以创建名为“TestModelArtsJob”，描述为“This is a ModelArts job”为例。 POST https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs { "job_name": "TestModelArtsJob"
${container_model_path}：模型地址，模型格式是HuggingFace的目录格式。即Step3 上传代码包和权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用的是训练后模型转换为HuggingFace格式的地址，还需要有Tokenizer原始文件。 --max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后拒绝访问。
多个属性之间的操作类型。可选值如下： OR：或操作 AND：与操作 property Map<String,Array<String>> 标签属性，是Object格式，存放任意的键值对；key是属性名称，value是取值列表，如value为null表示不根据值搜索，否则搜索的值满足列表中任意一个即可。 type
ta/”。 表24 remote_constraint 参数 参数类型 描述 data_type String 数据输入类型，包括数据存储位置、数据集两种方式。 attributes String 数据输入为数据集时的相关属性。枚举值： data_format 数据格式； data_segmentation
worker_id String 标注成员ID。 workforce_id String 所属标注团队ID。 请求示例 查询标注团队的成员列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workforces/{workforce_id}/workers 响应示例
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
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
"instance_count": 1, "src_path": "https://infers-data.obs.example.com/xgboosterdata/", "dest_path": "https://infers-data.obs.example.com/output/"
${container_model_path}：模型地址，模型格式是HuggingFace的目录格式。即步骤三 上传代码包和权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。若使用了量化功能，则使用推理模型量化章节转换后的权重。如果使用的是训练后模型转换为HuggingFace格式的地址，还需要有Tokenizer原始文件。
${container_model_path}：模型地址，模型格式是HuggingFace的目录格式。即步骤三 上传代码包和权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用了量化功能，则使用推理模型量化章节转换后的权重。如果使用的是训练后模型转换为HuggingFace格式的地址，还需要有Tokenizer原始文件。
如下以查询训练作业状态为7，每页展示10条记录，指定到第1页，按照“job_name”排序并递增排列，查询作业名字中包含job的所有训练作业数据为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs?status=7&per_page=10&page=
计费时期。 queries_limit Long 查询次数。 price Float 价格。 请求示例 给指定的工作流购买资源包 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows{workflow_id}/service/packages
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