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型图模式启动不支持multi step。 MoE模型依赖MindSpeed，当使用MoE模型推理时，需提前安装： git clone https://gitee.com/ascend/MindSpeed.git cd MindSpeed git checkout a956b907
Step4 准备镜像主机 Step5 制作自定义镜像 Step6 上传镜像至SWR服务 Step7 在ModelArts上创建训练作业 前提条件 已注册华为账号并开通华为云，且在使用ModelArts前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。 Step1 创建OBS桶和文件夹 在OBS服
Step3 准备镜像主机 Step4 制作自定义镜像 Step5 上传镜像至SWR服务 Step6 在ModelArts上创建训练作业 前提条件 已注册华为账号并开通华为云，且在使用ModelArts前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。 Step1 创建OBS桶和文件夹 在OBS服
Step3 准备镜像主机 Step4 制作自定义镜像 Step5 上传镜像至SWR服务 Step6 在ModelArts上创建训练作业 前提条件 已注册华为账号并开通华为云，且在使用ModelArts前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。 Step1 创建OBS桶和文件夹 在OBS服
props Map<String,Array<String>> 属性的搜索条件，可以有多个属性条件。 请求示例 分页查询导出任务列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/export-tasks 响应示例
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 查询资源池详情。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools/{pool_name} { } 响应示例 状态码：200 OK。
开放脚本地址，其中region-id根据实际region修改，例如cn-southwest-2 value: "https://mtest-bucket.obs.{region-id}.myhuaweicloud.com/acc/rank"
ToolKit远程连接Notebook开发环境，仅限PyCharm专业版。 使用PyCharm ToolKit提交训练作业，社区版和专业版都支持。 已注册华为账号并开通华为云，且在使用ModelArts前检查账号状态，账号不能处于欠费或冻结状态。 已创建当前使用账号的访问密钥，并获得对应的A
'{"prompt": "hello", "temperature":0, "max_tokens":20}' vLLM接口请求参数说明参考：https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html 方式二：使用OpenAI接口请求服务，命令参考如下。
方式二：对于提供了onnx模型的仓库，可以直接下载onnx模型。 通过git下载diffusers对应版本的源码。 git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git -b v0.11.1 在diffusers的script
WorkflowDagPolicies 参数 参数类型 描述 use_cache Boolean 是否使用缓存。 请求示例 查询工作流执行记录列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions?lim
”，资源池名称为“pool-001”，资源池类型为“Dedicate”（物理资源池），资源池支持的作业类型为“训练作业”。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools { "kind" : "Pool", "apiVersion"
密钥id mouthPath 是 String 挂载路径 响应参数 无 请求示例 如下以更新“real-time”类型的服务为例。 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/{service_id} { "description"
创建算法。设置算法名称为“TestModelArtsalgorithm”，描述为“This is a ModelArts algorithm”。 POST https://endpoint/v2/{project_id}/algorithms { "metadata" : { "name"
nt量化或使用GPTQ量化章节对模型做量化处理。 参数定义和使用方式与vLLM0.5.0版本一致，此处介绍关键参数。详细参数解释请参见https://github.com/vllm-project/vllm/blob/main/vllm/engine/arg_utils.py。 Step7
nt量化或使用GPTQ量化章节对模型做量化处理。 参数定义和使用方式与vLLM0.5.0版本一致，此处介绍关键参数。详细参数解释请参见https://github.com/vllm-project/vllm/blob/main/vllm/engine/arg_utils.py。 步骤七
408d-8ba0-ec08048c45ed的算法，该算法未定义inputs与outputs，规格选用的是gpu免费规格。 POST https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs { "kind" : "job", "metadata"
token。 请求示例 如下以查询uuid为3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347的训练作业为例。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347
token。 请求示例 查询训练作业。设置查询训练作业限制个数为1，查询作业名称中包含trainjob的所有训练作业数据。 POST https://endpoint/v2/{project_id}/training-job-searches?limit=1 { "offset"
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