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有空格，不能以_sys_开头。 value String TMS标签的value。长度不能超过255个字符。 请求示例 GET https://endpoint/v2/{project_id }/trainJob/{training_job_id}/tags 响应示例 状态码：
调用失败时的错误码，具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。 请求示例 如下以删除“job_id”为10的作业为例。 DELETE https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10 响应示例 成功响应示例 { "is_success":
调用失败时的错误码，具体请参见错误码。调用成功时无此字段。 请求示例 如下以删除名称为“test-trainconfig”的作业参数为例。 DELETE https://endpoint/v1/{project_id}/training-job-configs/test-trainconfig 响应示例
训练迁移适配 完成环境准备之后，本节将详细介绍Dit模型训练迁移过程。 执行以下命令，下载代码。 git clone https://github.com/facebookresearch/DiT.git cd Dit 执行以下命令，安装依赖项。 pip install diffusers==0
调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。调用成功时无此字段。 请求示例 DELETE https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions/10 响应示例 成功响应示例
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 如下以删除作业ID为10的可视化作业为例。 DELETE https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs/10 响应示例 成功响应示例 { "is_success":
待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count: 测试集的个数，范围[1,处理后数据集总长度 - 1]，可选。(用户在输入test_count时，要小于
待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count: 测试集的个数，范围[1,处理后数据集总长度 - 1]，可选。(用户在输入test_count时，要小于
待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count: 测试集的个数，范围[1,处理后数据集总长度 - 1]，可选。(用户在输入test_count时，要小于
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-
待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count: 测试集的个数，范围[1,处理后数据集总长度 - 1]，可选。(用户在输入test_count时，要小于
待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count: 测试集的个数，范围[1,处理后数据集总长度 - 1]，可选。(用户在输入test_count时，要小于
待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count: 测试集的个数，范围[1,处理后数据集总长度 - 1]，可选。(用户在输入test_count时，要小于
标注成员的当前登录状态。可选值如下： 0：未发送邀请邮件 1：已发送邀请邮件但未登录 2：已登录 3：标注成员已删除 update_time 否 Long 更新时间。 worker_id 否 String 标注成员ID。 workforce_id 否 String 所属标注团队ID。 响应参数 无
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
数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，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
myhuaweicloud.com Train_command_path: /xxx/xxx/xxx.py Readme的文件必须按照YAML语法书写才能使配置生效。 表1 自定义镜像的训练参数 参数名称 说明 Train_image_url 必填，训练镜像路径，输入镜像存放的SWR路径地址，例如“swr
权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见表3。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，需要上传训练后的权重文件和开源的原始权重文件。模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 Step4 启动容器镜像 启动容器镜
的一个快照，可用于后续的数据溯源。主要应用场景如下： 对于数据标注这种操作，可以在标注完成后自动帮助用户发布新的数据集版本，结合as_input的能力提供给后续节点使用。 当模型训练需要更新数据时，可以使用数据集导入节点先导入新的数据，然后再通过该节点发布新的版本供后续节点使用。
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
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