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查询API和APP 功能介绍 查询服务授权的API、APP信息。 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SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/servi
sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建
查询单个样本信息 功能介绍 查询单个样本信息。 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SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets/{data
String yaml文件内容。 请求示例 如下查询algorithm_type为hpo且algorithm_name为Bayes的yaml配置文件内容。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/autosearch/y
sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建
必填，单击右边的“选择”，从容器镜像中选择上一步上传到SWR的镜像。 代码目录 选择训练代码文件所在的OBS目录。如果自定义镜像中不含训练代码则需要配置该参数，如果自定义镜像中已包含训练代码则不需要配置。 需要提前将代码上传至OBS桶中，目录内文件总大小要小于或等于5GB，文件数要小于或等于1000个，文件深度要小于或等于32。
迁移过程使用工具概览 基础的开发工具在迁移的预置镜像和开发环境中都已经进行预置，用户原则上不需要重新安装和下载，如果预置的版本不满足要求，用户可以执行下载和安装与覆盖操作。 模型自动转换评估工具Tailor 为了简化用户使用，ModelArts提供了Tailor工具，将模型转换、
表单击“部署”，可以将订阅的ModelArts模型部署为“在线服务”、“批量服务”或“边缘服务”，详细操作步骤请参见部署服务。 使用订阅的HiLens技能： 在“产品订购 > 订单管理 > AI Gallery”页面，单击技能名称左侧，在技能的版本信息单击“安装”即可安装技能至设备上使用，详情请参见安装技能。
Cluster节点池：为帮助您更好地管理Kubernetes集群内的节点，ModelArts支持通过节点池来管理节点。节点池是集群中具有相同配置的一组节点，一个节点池包含一个节点或多个节点，您可以创建、更新和删除节点池。 管理Lite Cluster节点：节点是容器集群组成的基本元
inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
algorithm_names Array of strings 该算法类型下所有算法的名称。 请求示例 查询自动化搜索作业支持的yaml配置模板的信息 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/autosearch/yaml-templates
inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启。 父主题： 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6
用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 duration 否 Long 续订时长，推荐该参数在leaseReq中配置，若请求参数中包含duration，则忽略leaseReq的值，且实例自动停止类别为定时停止。(单位:毫秒)。 请求参数 表3 请求Body参数
inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6
inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
服务部署，请参考统一镜像列表。 表1 MindSpore 预置镜像 适配芯片 适用范围 mindspore_2.3.0-cann_8.0.rc1-py_3.9-euler_2.10.7-aarch64-snt9b Ascend snt9b Notebook、训练、推理部署 mindspore_2
数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 预测分析：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。
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