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如下以查看训练作业的资源引擎规格为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/job/ai-engines?job_type=train 响应示例 成功响应示例 { "is_success": true, "engines": [
使用MaaS DeepSeek API搭建AI应用 基于MaaS DeepSeek API和Dify快速构建网站智能客服 基于MaaS DeepSeek API和Cherry Studio快速构建个人AI智能助手 基于MaaS DeepSeek API和Chatbox快速构建文案编辑器
使用Workflow实现低代码AI开发 什么是Workflow 运行第一条Workflow 管理Workflow 开发第一条Workflow 开发Workflow命令参考
更新可视化作业描述 功能介绍 更新可视化作业的描述。 URI PUT /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否为必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目
日志文件的大小达到限制 问题现象 ModelArts训练作业在运行过程中报错，提示日志文件的大小已达到限制： modelarts-pope: log length overflow(max:1073741824; already: 107341771; new:90), process
需要打通的对端网络不能和当前网段重叠。 创建Modelarts专属资源池。 在控制台左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”。 在“Standard资源池”页签，单击“购买AI专属集群创建专属资源池”，进入购买AI专属集群创建专属资源池界面填写参数。 “作业类型”包括推理服务。“网络”选择上文中已打通VPC的网络。
status_code) print(response.text) 使用OpenAI SDK调用。 from openai import OpenAI if __name__ == '__main__': base_url = "https://example.com/v1
验收评分，用于团队标注。 deletion_reasons Array of strings 样本的删除原因，用于医疗。 hard_details Map<String,HardDetail> 疑难详情，包括：疑难描述，疑难原因，疑难建议。 labelers Array of Worker objects
"1606233612612" : 0, "1606320012681" : 0 }, "failed" : { }, "failed_system" : { } } } 状态码 状态码 描述 200 OK 401 Unauthorized 403
在服务器执行如下命令，可以将服务器上的文件上传到AI Gallery仓库里面。 gallery-cli upload {repo_id} {文件名} 如下所示，表示将服务器上的文件“D:\workplace\models\llama-7b\config.json”上传到AI Gallery仓库“tes
（可选）配置密钥管理权限。如果需要使用ModelArts Notebook的SSH访问功能，依赖密钥管理权限。搜索DEW，勾选“DEW KeypairFullAccess”。 此处需要注意以下Region配置的是DEW密钥管理权限：华北-北京一、华北-北京四、华东-上海一、华东-上海二
recent call last): File "train_net.py", line 1923, in <module> main_worker(args) File "train net.py", line 355, in main_ worker network = torch
/tmp/config.json 下载单个AI Gallery仓库 在服务器执行如下命令，可以将AI Gallery仓库的所有文件下载到服务器的缓存目录下。 gallery-cli download {repo_id} 如下所示，表示下载AI Gallery仓库“test_cli_
请求报错：{"error_code":"ModelArts.4503","error_msg":"Failed to respond due to backend service not found or failed to respond"} 基于高性能考虑，ModelArts会复用同模型服务
{ "cpu_image_url" : "aip/horovod_tensorflow:train", "gpu_image_url" : "aip/horovod_tensorflow:train", "image_version" : "horovod_0
/v2/{project_id}/training-jobs/{training_job_id}/tasks/{task_id}/logs/url 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id
loying/concerning/failed/stopped/finished。 progress Integer 部署进度，当状态是deploying时，返回。 invocation_times Number 服务的总调用次数。 failed_times Number 服务调用失败次数。
"swr.xxx.com/op_svc_modelarts_container2/pytorch_1_8:train-pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7", "tag" : "train-pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7",
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 成功响应示例 {
预训练超参配置 本章节介绍预训练前的超参配置，可以根据实际需要修改。 预训练脚本baichuan2.sh，存放在“6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/scripts/baichuan2”目录下。训练前，可以根据实际需要修改超参配置。 表1 超参配置
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