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self.ma_endpoint = "https://modelarts.{}.myhuaweicloud.com".format(region_name) self.service_endpoint = "https://bms.{}.myhuaweicloud
ma-user:ma-group coco 代码云上适配 下载YOLOX代码。代码仓地址：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git。 git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
如无法访问公网则需配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址确保访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx
orch/fast_example/log”。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体： URI格式：POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens 请求消息头：Content-Type →application/json
##安装obsutil，完成AKSK配置。建议在基础镜像里做好。 #mkdir -p /opt && cd /opt #wget https://obs-community.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/obsutil/current/obsutil_linux_amd64
&& cd ${container_work_dir}/data # 下载pretrain_clip场景的数据集 git clone https://huggingface.co/datasets/liuhaotian/LLaVA-Pretrain cd LLaVA-Pretrain
s_agency的委托。 响应参数 无 请求示例 创建ModelArts委托。设置委托名称后缀为“iam-user01”。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/agency { "agency_name_suffix" : "iam-user01"
Map<String,Map<String,Integer>> 团队标注任务成员标注情况的统计信息。 请求示例 查询团队标注任务成员的进度信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/
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-
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-
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-
ocker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/containerd/nerdctl/releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7
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-
String 可视化作业的计费资源ID。 请求示例 如下以查询正在部署中的作业，按递增排序，显示第1页前10个可视化作业为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs ?status=7&per_page=10
则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val
error_message String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 请求示例 如下以重启作业ID为10的可视化作业为例。 POST https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs/10/restart 响应示例 成功响应示例
success Boolean 操作是否执行成功。可选值如下： true：执行成功 false：执行失败 请求示例 删除标注团队 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/workforces/{workforce_id} 响应示例 状态码： 204
job id is 6ABxxx [2022/08/12 00:03:25 GMT+0800][INFO]Request url is https://modelarts.xxx.xxx.com/v1/88exxxta/models?model_name=query_vec_recall_model
启动。 stopped：stopped为停止节点实例，只有处于running状态的节点实例支持停止。 响应参数 无 请求示例 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/{service_id}/nodes/{node_id}/status
如下查询training_job_id为04f679b17380d32a2f32c00335c4b5ba作业的超参敏感度分析结果。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/04f679b17380d32a2f32c00335
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