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数据准备使用流程 ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，能够支撑开发者从数据到模型的全流程开发过程，包含数据处理、算法开发、模型训练、模型部署等操作。并且提供AI Gallery功能，能够在市场内与其他开发者分享数据、算法、模型等。为了能帮用户快速准备大量高质量的数
创建和修改工作空间 本节通过调用一系列API，以创建和修改工作空间为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建和修改工作空间的流程如下： 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。 调用创建工作空间接口创建一个工作空间。
修改Workflow工作流 功能介绍 更新Workflow工作流信息。 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。 URI PUT /v2/{project
更新网络资源 功能介绍 更新指定网络资源。 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 /v1/{project_id}/networks/{network_name}
发布和管理AI Gallery项目 在AI Gallery中，您可以将个人开发的Notebook代码免费分享给他人使用。 前提条件 在ModelArts的Notebook或者CodeLab中已创建好ipynb文件，开发指导可参见开发工具。 发布Notebook 登录ModelArts管理控制台，选择“开发环境
以PyTorch框架创建训练作业（新版训练） 本节通过调用一系列API，以训练模型为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 使用PyTorch框架创建训练作业的流程如下： 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
资源池监控 功能介绍 获取资源池的监控信息。 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}/pools/{pool_name}/monitor
删除AI应用 功能介绍 删除AI应用，根据AI应用ID删除指定AI应用，cascade取值为true时除了删除AI应用ID指定的AI应用，还会删除其他与指定AI应用同名不同版本的AI应用；默认只删除当前AI应用ID所对应的AI应用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API
解析Manifest文件 解析Manifest文件，支持本地和OBS。如果是OBS，需要Session信息。 manifest.parse_manifest(manifest_path, encoding='utf-8') 示例代码 通过Manifest路径来解析获取Manifest的信息。
查询工作空间配额 功能介绍 查询工作空间配额。 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}/workspaces/{workspace_id}/quotas
修改工作空间 功能介绍 修改工作空间。 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 PUT /v1/{project_id}/workspaces/{workspace_id}
修改工作空间配额 功能介绍 修改工作空间配额。 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 PUT /v1/{project_id}/workspaces/{workspace_id}/quotas
免费资产和商用资产 AI Gallery既有免费分享的AI资产，也有商业售卖的AI资产。 免费资产无需支付费用，只需要支付在使用过程中消耗的硬件资源，硬件资源费用将根据实际使用情况由华为云ModelArts等管理控制台向使用方收取。 当前支持免费分享和订阅的资产类型有：Noteb
订阅Workflow 在AI Gallery中，您可以查找并订阅免费的Workflow。订阅成功的Workflow通过AI Gallery导入后可以直接在ModelArts控制台使用。 AI Gallery中分享的Workflow支持免费订阅，但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行
使用SDK调测单机训练作业 代码中涉及到的OBS路径，请用户替换为自己的实际OBS路径。 代码是以PyTorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，仅需修改6和10中的framework_type参数值即可，例如：MindSpore框架，此处framework_
使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ
使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ
使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ
使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ
导出ModelArts数据集中的数据到AI Gallery 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，导出到AI Gallery。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。发布到AI Gallery中的数据集，可以设置是否公开，将数据集公开给其他人使用。
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