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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 model_name 否 String 模型名称，可支持模糊匹配。当模型名称包含下划线时，由于下划线涉及转义处理，因此需要在请求中增加exact_match参数，且参数值设置为true，确保能够正常执行查询操作。
镜像名称，长度限制512个字符，支持小写字母、数字、中划线、下划线和点。 name_fuzzy_match 否 Boolean 镜像名称是否模糊匹配，默认为true。 namespace 否 String 镜像所属组织,可以在SWR控制台“组织管理”创建和查看。 type 否 String
scode-remote.remot-sdh’，它被报告存在问题 使用VS Code连接实例时，发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配 VSCode远程连接时卡顿，或Python调试插件无法使用如何处理？ 父主题： 开发环境
String 指定查询的排序顺序。可选值如下： asc：递增排序 desc：递减排序（默认值） search_content 否 String 模糊匹配名称，默认为空。 sort_by 否 String 指定查询的排序方式。可选值如下： create_time：按创建时间排序（默认值） w
输入参数与csv数据的映射关系，仅当mapping_type为csv时需要填写。映射规则与模型配置文件config.json中输入参数的定义方式相似，只需要在每一个基本类型（string/number/integer/boolean）的参数下配置index参数，指定使用csv数据中对应
下载方式：选择“ModelArts数据集”。 图1 下载数据集 目标区域：华北-北京四。 数据类型：系统会根据您的数据集，匹配到相应的数据类型。例如本案例使用的数据集，系统匹配为“图片”类型。 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关信息，或版本发布生成的Manifest文件等。单击图
镜像名称，长度限制512个字符，支持小写字母、数字、中划线、下划线和点。 name_fuzzy_match 否 Boolean 镜像名称是否模糊匹配，默认为true。 namespace 否 String 镜像所属组织，可以在SWR控制台“组织管理”创建和查看。 offset 否 Integer
时依赖仅在实际部署时拉取。当单个模型文件大小超过5GB时，必须配置“动态加载”。 “AI引擎” 元模型使用的推理引擎，选择训练作业后会自动匹配。 “推理代码” 推理代码自定义模型的推理处理逻辑。显示推理代码URL，您可以直接复制此URL使用。 “运行时依赖” 罗列选中模型对环境的
不支持带有分词符的字符串搜索（当前默认分词符有 ,'";=()[]{}@&<>/:\n\t\r）。 支持关键词精确搜索。关键词指相邻两个分词符之间的单词。 支持关键词模糊匹配搜索，例如输入“error”或“er?or”或“rro*”或“er*r”。 支持短语精确搜索。例如输入“Start to refresh”。
它指示系统在高并发场景下每秒能处理的请求量。这一指标直接关系到模型的响应速度和处理效率。不当的QPS配置可能导致用户等待时间延长，影响满意度。因此，能够灵活调整模型的QPS对于保障服务性能、优化用户体验、维持业务流畅及控制成本至关重要。 ModelArts Studio大模型即服
图片饱和度 Saturation 图片的色彩饱和度，值越大表示图片整体色彩越容易分辨。 一般呈正态分布，一般用于比较训练集和真实场景数据集的差异。 清晰度 Clarity 图片清晰程度，使用拉普拉斯算子计算所得，值越大代表边缘越清晰，图片整体越清晰。 可根据使用场景判断清晰度是否满
进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。 模型来源：默认为生成的模型。 选择模型及版本：自动匹配当前使用的模型版本，支持选择版本。 资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显
进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。 模型来源：默认为生成的模型。 选择模型及版本：自动匹配当前使用的模型版本，支持选择版本。 资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显
batch服务类型可选。输入参数与csv数据的映射关系，仅当mapping_type为csv时需要填写。映射规则与模型配置文件config.json中输入参数的定义方式相似，只需要在每一个基本类型（string/number/integer/boolean）的参数下配置index参数，指定使用csv数据中对应
进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。 模型来源：默认为生成的模型。 选择模型及版本：自动匹配当前使用的模型版本，支持选择版本。 资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显
进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。 在服务部署页面，选择模型部署使用的资源规格。 模型来源：默认为生成的模型。 选择模型版本：自动匹配当前使用的模型版本，支持选择版本。 资源池：默认公共资源池。 分流：默认为100，输入值必须是0-100之间。 计算节点规格：请根据界面显
weight. config.json中缺少quantization_config字段，请检查是否为awq量化权重。 检查权重和模型模板是否匹配。 There is an extra quantization_config field in config.json. Please check
1.1 Mindspore版本与CANN版本，CANN版本和Ascend驱动/固件版本均有严格的匹配关系，版本不匹配会导致训练失败。 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
io/unreachable node.kubernetes.io/not-ready A050203 Runtime 掉卡 AI正常卡数和实际容量不匹配。 检测到存在GPU或NPU掉卡情况。 A050206 Runtime 其他 Kubelet硬盘只读。 “/mnt/paas/kubern
String 排序方式。可选值如下： asc：递增排序 desc：递减排序（默认值） search_content 否 String 模糊匹配名称，默认为空。 sort_by 否 String 指定查询的排序方式。可选值如下： create_time：按创建时间排序（默认值） w
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