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String 模型状态。 market_flag Boolean 标识模型是否来自市场。 tunable Boolean 标识模型是否支持二次调优。true表示支持，false表示不支持。 model_name String 模型名称。 create_at Long 模型创建时间，距“1970
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service {name}. Please disassociate it and try again. 删除在线服务{ID}失败，因为其已经和AI服务{名称}关联。请先取消关联。 取消对应在线服务的所有AI服务关联后重试。 400 ModelArts.3954 AI resource specification
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本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，对Stable Diffusion模型下不同数据集进行高性能训练调优，同时启用多卡作业方式提升训练速度，完成SD1.5 Finetune训练。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend
String 模型来源。 auto：自动学习 algos：预置算法 custom：自定义 tunable Boolean 标识模型是否支持二次调优。 true：支持 false：不支持 market_flag Boolean 标识模型是否来自市场。 true：来自市场 false：不来自市场
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--max-files：记录请求的最大文件数量 --max-workload-num: 每个文件记录的最大请求数量，当请求数超过该值时才会触发配比调整 除了在线配比调整的功能之外，还提供了额外离线估算最优配比的工具，用户可以在服务启动之前用此工具获得一个较优的配比，使用示例如下： python $
了防止训练时间过长，请及时清理训练容器的本地代码目录中的无用文件。如果要使用设置断点续训练，则必须选择“下载”。 超参 - 超参用于训练调优。此参数由选择的算法决定，如果在算法中已经定义了超参，则此处会显示算法中所有的超参。 超参支持修改和删除，状态取决于算法中的超参“约束”设置，详情请参见表6。
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