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则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val
则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val
则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val
FlashAttention融合算子，具体约束详见NPU_Flash_Attn融合算子约束 是，配置以下参数。 flash_attn: sdpa 否，配置以下参数关闭。 flash_attn: disabled 是否使用固定句长。 是，配置以下参数 packing: true 否，默认使用动态句长，注释掉packing参数。
若无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx
String 标注成员ID。 workforce_id String 所属标注团队ID。 请求示例 查询所有团队的标注管理员 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workforces/workers??role=2 响应示例 状态码： 200
描述为“this is a visualization job”，OBS路径为“/obs/name/”的可视化作业为例。 POST https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs { "job_name": "visualization-job"
如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx
状态码： 200 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 workspace_id String 工作空间ID。 请求示例 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/workspaces/ccd05d1a553b4e188ea878e7dcb85e47
创建Workflow定时调度。设置类型为“time”，动作为“run”，调度策略on_failure为“retry”、on_running为“cancel”。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/schedules {
Integer GPU卡数。 gpu_memory String GPU内存。 type String GPU类型。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/flavors 响应示例 状态码： 200 OK {
工作空间ID，系统生成的32位UUID，不带橫线。默认的工作空间id为'0'。 unit_en String 数量单位(英文)。 请求示例 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/workspaces/ccd05d1a553b4e188ea878e7dcb85e47/quotas
如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx
如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx
${container_work_dir} git config --global http.sslVerify false # 先安装lfs wget https://github.com/git-lfs/git-lfs/releases/download/v3.5.1/git-lfs-linux-arm64-v3
如下以查询uuid为2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d186b0e93e4f的训练作业对应worker-0运行指标为例 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d1
no_resource Boolean 所选规格资源是否充足，True代表没有资源。 请求示例 如下以查看训练作业的资源规格为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/job/resource-specs?job_type=train 响应示例 成功响应示例
下载地址：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers/tree/main（需登录） 下载公开数据集，上传到容器的/home/ma-user目录下，官网下载地址：https://huggingface
请求示例 如下以创建名为“TestModelArtsJob”，描述为“This is a ModelArts job”为例。 POST https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs { "job_name": "TestModelArtsJob"
则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val
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