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更新API授权 功能介绍 更新API的授权关系。API的认证方式必须为APP认证,APP的创建用户必须是API所属服务的创建者,且请求用户对API所属服务必须有更新权限。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成S
参数session即是1初始化的数据。返回的是一个字典,其中flavors值是一个列表,描述了训练服务支持的所有规格的信息。每个元素中flavor_id是可直接用于远程训练任务的计算规格,max_num是该规格的最大节点数。如果用户知道要使用的计算规格,可以略过这一步。 提交远程训练作业。
org/ 下载格式转换后的annotation文件:ILSVRC2021winner21k_whole_map_train.txt和ILSVRC2021winner21k_whole_map_val.txt。 下载完成后将上述3个文件数据上传至OBS桶中的imagenet21k_
筛选条件,帮助您更快找到想要的模板。如果这个三个筛选条件不能满足您的要求,可以使用关键词搜索,找到目标模板。支持的模板请参见支持的模板。 “模型目录” 指定模型存储的OBS路径。请根据您选择的“模型模板”,按照模板的模型输入要求,选择对应的模型存储的OBS路径。 OBS路径不能含有空格,否则创建AI应用会失败。
会话对象,初始化方法请参考Session鉴权。 job_id 是 String 训练作业的id,可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询,如"job_instance.job_id",或从查询训练作业列表的响应中获得。 表2 update_job_configs请求参数说明 参数 是否必选
startTimeInMillis: 查询的开始时间,格式为UTC毫秒,如果指定为-1,服务端将按(endTimeInMillis - durationInMinutes * 60 * 1000)计算开始时间 endTimeInMillis: 查询的结束时间,格式为UTC毫秒,如果指
Integer 创建成功的资源池数量。 failed Integer 最近三天内创建失败的资源池数量,最大值为500。 pending Integer 等待中的资源池数量,通常是未支付的包周期资源池。 状态码: 500 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code
执行代码、模型需先上传至OBS(训练作业生成的模型已默认存储到OBS)。 接口约束 使用模板导入模型与不使用模板导入这两类导入方式的Body参数要求不一样。以下Body参数说明中以模板参数表示适合使用模板导入模型时填写的参数,非模板参数表示适合不使用模板导入时填写的参数,公共参数表示与导入方式无关的参数。 使用
修改标签:在需要修改的标签的“操作”列,单击“修改”,输入修改后的标签,单击“确定”即可。 删除标签:选择对应的标签,单击操作列的“删除”,在弹出的“删除标签”对话框中单击“确定”即可删除对应的标签。 删除后无法再恢复,请谨慎操作。 继续运行 完成数据的确认之后,返回自动学习的页面,在数据
成本。 MaaS提供灵活的模型开发能力,同时基于昇腾云的算力底座能力,提供了若干保障客户商业应用的关键能力。 保障客户系统应用大模型的成本效率,按需收费,按需扩缩的灵活成本效益资源配置方案,有效避免了资源闲置与浪费,降低了进入AI领域的门槛。 架构强调高可用性,多数据中心部署确保
授权API至APP 功能介绍 将指定的API授权给APP。API的认证方式必须为APP认证,APP的创建用户必须是API所属服务的创建者,且请求用户对API所属服务必须有更新权限。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以
本示例仅用于示意Ascend容器镜像制作流程,且在匹配正确的Ascend驱动/固件版本的专属资源池上运行通过。 准备一台Linux aarch64架构的主机,操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并
资源池:在“专属资源池”页签选择GPU规格的专属资源池。 规格:选择所需GPU规格。 计算节点个数:选择需要的节点个数。 SFS Turbo:增加挂载配置,选择SFS名称,云上挂载路径为“/home/ma-user/work”。 为了和Notebook调试时代码路径一致,保持相同的启动命令,云上挂载路
DELETE_FAILED:删除失败。 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。 grants Array of grants objects 授权用户列表。默认为空。需要与“auth_t
他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning):是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型,通过调整模型的参数,使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比,监督
指令微调数据:如上述提供的 alpaca_gpt4_data.json 数据集,数据集包含有以下字段: instruction:描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input:任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令,即指令为
“req_data”的数组,可传入单条或多条请求数据,其中每个数据的参数由AI应用决定,比如本例中的“sepal_length”、“sepal_width”等。 参数填写完成,单击“Send”发送请求,结果会在Response下的对话框里显示。 文件输入形式的预测结果样例如图4所
run”之前运行。 语句中的“logits”,表示根据不同网络中分类层权重的变量名,配置不同的参数。此处填写其对应的关键字。 mox.set_flag('checkpoint_exclude_patterns', 'logits') 如果使用的是MoXing内置网络,其对应的关键字需使用如下
资源池”中,单击“创建”,选择“计费模式”为“包年/包月”,在页面左下角查看所需费用。费用指的是专属资源池根据所选配置计算的费用。 计费周期 包年/包月资源的计费周期是根据您购买的时长来确定的(以北京时间为准)。一个计费周期的起点是您开通或续费资源的时间(精确到秒),终点则是到期日的23:59:59。 例如,如果您在2023/03/08
续费管理”页面。 自定义查询条件。 可在“自动续费项”页签查询已经开通自动续费的资源。 可对“手动续费项”、“到期转按需项”、“到期不续费项”页签的资源开通自动续费。 图1 续费管理 为包年/包月资源开通自动续费。 单个资源开通自动续费:选择需要开通自动续费的专属资源池,单击操作列“开通自动续费”。