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from_pretrained(onnx_model_path, torch_dtype=torch.float32).to("cpu") url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/st
方式二:对于提供了onnx模型的仓库,可以直接下载onnx模型。 通过git下载diffusers对应版本的源码。 git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git -b v0.11.1 在diffusers的script
log_stream_id 是 String LTS日志流id,长度64。 响应参数 无 请求示例 如下以更新“real-time”类型的服务为例。 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/{service_id} { "description"
WorkflowDagPolicies 参数 参数类型 描述 use_cache Boolean 是否使用缓存。 请求示例 查询工作流执行记录列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions?lim
%s", self.model_outputs) def _preprocess(self, data): # https两种请求形式 # 1. form-data文件格式的请求对应:data = {"请求key值":{"文件名":<文件io>}}
MiniCPM-V2.0推理及LoRA微调基于DevServer适配PyTorch NPU指导(6.3.910) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中,使用NPU卡对MiniCPM-V2.0进行LoRA微调及推理。本文档中提供的训练脚本,是基
创建算法。设置算法名称为“TestModelArtsalgorithm”,描述为“This is a ModelArts algorithm”。 POST https://endpoint/v2/{project_id}/algorithms { "metadata" : { "name"
String 标注成员ID。 workforce_id String 所属标注团队ID。 请求示例 查询数据集的团队标注任务列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks 响应示例
408d-8ba0-ec08048c45ed的算法,该算法未定义inputs与outputs,规格选用的是gpu免费规格。 POST https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs { "kind" : "job", "metadata"
token。 请求示例 如下以查询uuid为3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347的训练作业为例。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347
token。 请求示例 查询训练作业。设置查询训练作业限制个数为1,查询作业名称中包含trainjob的所有训练作业数据。 POST https://endpoint/v2/{project_id}/training-job-searches?limit=1 { "offset"
依赖和委托 功能依赖 功能依赖策略项 您在使用ModelArts的过程中,需要和其他云服务交互,比如需要在提交训练作业时选择指定数据集OBS路径和日志存储OBS路径。因此管理员在为用户配置细粒度授权策略时,需要同时配置依赖的权限项,用户才能使用完整的功能。 如果您使用根用户(与账