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管理Workflow Execution 功能介绍 本接口支持对Workflow Execution进行停止或重跑操作。 接口约束 无 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。
AppCode(对应下文示例中的app_code)。请注意使用图中第二行用于APP认证方式的API接口公网地址。 以下情况下需要对API接口公网地址进行拼接修改: 当模型配置文件中apis定义了路径,调用地址后需拼接自定义路径。如:“{在线服务的调用地址}/predictions/poetry”。
完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口,如果调用后返回状态码为“201”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头,响应同样也有消息头,如“Content-type”。 对于获取用户Token接口,返回如图1所示的消息头。 其中“x-subject-to
在ModelArts Notebook中使用MoXing接口时,可直接调用接口,无需下载或安装SDK,使用限制比ModelArts SDK和OBS SDK少,非常便捷。 详细指导:《MoXing开发指南》 父主题: API/SDK
Notebook时长续约 功能介绍 该接口用于延长运行中的Notebook实例的运行时间。 接口约束 暂无约束 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 PATCH
明请见模型推理代码编写说明。 Tensorflow TensorFlow存在两种接口类型,keras接口和tf接口,其训练和保存模型的代码存在差异,但是推理代码编写方式一致。 训练模型(keras接口) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
管理ModelArts服务的委托授权 本节通过调用一系列API,以管理ModelArts服务的委托授权为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 管理ModelArts服务的委托授权流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。
本节通过调用一系列API,以创建图像分类数据集并进行标注任务为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建数据集并进行标注的流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用创建数据集接口创建一个图像分类类型的数据集。
文件传输(推荐) 该接口支持上传本地文件和文件夹至OBS,支持下载OBS文件和文件夹至本地,推荐使用该接口。 示例代码 在ModelArts Notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 from modelarts
来进行密钥挂载,且不提供UI界面,只能通过内部接口进行调用。 支持在modelarts边缘服务通过service_secrets来挂载密钥管理当中的密钥。 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。
快速完成剩余图片的标注操作。 数据标注功能仅在以下Region支持:华北-北京四、华北-北京一、华东-上海一、华南-广州、西南-贵阳一、中国-香港、亚太-新加坡、亚太-曼谷、亚太-雅加达、拉美-圣地亚哥、拉美-圣保罗一、拉美-墨西哥城二。 背景信息 目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的标注作业支持智能标注功能。
查询运行中的Notebook可用时长 功能介绍 该接口用于查询运行中的Notebook实例的可用时长。 接口约束 暂无约束 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
标注等,都是基于数据集来进行的。 数据集功能仅在以下Region支持:华北-北京四、华北-北京一、华东-上海一、华南-广州、西南-贵阳一、中国-香港、亚太-新加坡、亚太-曼谷、亚太-雅加达、拉美-圣地亚哥、拉美-圣保罗一、拉美-墨西哥城二。 数据集的类型 当前ModelArts支持如下格式的数据集。
msprobe -f pytorch run_ut -api_info ./dump.json 这里-api_info指定的是步骤2导出的dump.json文件,表示整网计算过程中API的输入输出情况。执行完成run_ut命令之后将输出api_precision_compare_result_{timestamp}
rch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口,执行训练的同时采集性能数据,完成训练后直接输出可视化的性能数据文件,提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch Profiler接口可全面采集PyTorch训练场景下的性能数据,主要包括PyTorch
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low、PyTorch等之上,使用MoXing API可让模型代码的编写更加简单、高效。 MoXing提供了一套文件对象API,可以用来读写OBS文件。 您可以通过MoXing API文档了解其与原生API对应关系,以及详细的接口调用示例,详细说明请参见MoXing文件操作。 示例代码:
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