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oints?type=host_endpoints 方式一：图形界面的软件获取服务的IP和端口号 图6 接口返回示例 方式二：Python语言获取IP和端口号 Python代码如下，下述代码中以下参数需要手动修改： project_id：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 email 否 String 标注团队成员邮箱。 locale 否 String 语言。可选值如下： zh-cn：中文 en-us：英文（默认值） sample_state 否 String 查询指定样本状态下的统计信息。可选样本状态如下：
WebSocket客户端和服务端双向传输数据 连接建立后，WebSocket使用TCP完成全双工通信。WebSocket的客户端可以往服务端发送数据，客户端有不同的实现，同一种语言也存在不同的lib包的实现，这里不考虑实现的不同种类。 客户端发送的内容在协议的角度不限定格式，Postman支持Text/Json/XM
sample_id 是 String 样本ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 locale 否 String 语言。可选值如下： zh-cn：中文 en-us：英文（默认值） sample_state 否 String 样本状态。可选样本状态如下： __ALL__：已标注
workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 locale 是 String 语言。可选值如下： zh-cn：中文 en-us：英文（默认值） 请求参数 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 action
FlavorInfoResponse 参数 参数类型 描述 max_num Integer 可以选择的最大节点数量（max_num，为1代表不支持分布式）。 cpu Cpu object cpu规格信息。 gpu Gpu object gpu规格信息。 npu Npu object Ascend规格信息。
模型名称。 model_usage Integer 模型用途。 1代表图像分类 2代表检测物体的类别和位置 3代表图像语义分割 4代表自然语言处理 5图嵌入 model_precision String 模型精度描述。 model_size Long 模型大小，单位为字节(Byte)。
workforce_task_id 是 String 标注任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 locale 否 String 语言。可选值如下： zh-cn：中文 en-us：英文（默认值） sample_state 否 String 样本状态。可选样本状态如下： __ALL__：已标注
900：自由格式 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1,100]，默认为10。 locale 否 String 语言。可选值如下： zh-cn：中文 en-us：英文（默认值） offset 否 Integer 分页列表的起始页，默认为0。 process_parameter
e，宾语/Object）结构化知识的场景，标注时不但可以标注出语句当中的实体，还可以标注出实体之间的关系，其在依存句法分析、信息抽取等自然语言处理任务中经常用到。在开始标注之前，您需要了解： 标注作业对应的“实体标签”和“关系标签”已定义好。“关系标签”需设置对应的“起始实体”和
900：自由格式 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1,100]，默认为10。 locale 否 String 语言。可选值如下： zh-cn：中文 en-us：英文（默认值） low_score 否 String 置信度下界，默认为0。 offset 否
双语支持。MiniCPM-V2.0提供领先的中英双语多模态能力支持。 该能力通过VisCPM [ICLR'24]论文中提出的多模态能力的跨语言泛化技术实现。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源开展MiniCPM-V2.0 LoRA训练
eca55e513254-worker-0.log 单机训练作业只会生成一个日志文件，单机作业的task id默认为worker-0。 分布式场景下有多个节点日志文件并存，通过task id区分不同节点，例如：worker-0，worker-1等。 训练进程日志、“pip-requirement
“实例数” 设置当前版本模型的实例个数。如果实例数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果实例数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。请根据实际编码情况选择计算模式。 “环境变量” 设置环境变量，注入环境变量到容器实例。为确保您的数据安全，在环境变量中，请勿输入敏感信息，如明文密码。
B_DIR}/code”目录中。 启动文件 必填，选择代码目录中训练作业的Python启动脚本。 ModelArts只支持使用Python语言编写的启动文件，因此启动文件必须以“.py”结尾。 父主题： 制作自定义镜像用于训练模型
不同规格、镜像对IPv6支持的情况不同，若不支持则不会显示IPv6网络参数，请以控制台实际显示为准。 RoCE网络 当前使用A系列GPU时，进行分布式训练为了将硬件上的RoCE网卡使用起来，需要配置RoCE网络。 该参数与所选规格有关，若未选中规格或规格不支持RoCE网络，则不显示。 若
“实例数” 设置当前版本模型的实例个数。如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。请根据实际编码情况选择计算模式。 “环境变量” 设置环境变量，注入环境变量到容器实例。为确保您的数据安全，在环境变量中，请勿输入敏感信息，如明文密码。
加达、非洲-约翰内斯堡、拉美-墨西哥城二、拉美-圣保罗一、拉美-圣地亚哥 部署为在线服务 批量服务 批量服务适用于处理大量数据推理、高效分布式计算场景。批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。 发布区域：华北-北京一、华北-北京四、华东-上海一、华南-广州、中国-香
覆盖旧数据的知识，导致模型忘记之前学到的内容。增量训练通过保留旧知识的同时学习新知识来避免这个问题。 增量训练在很多领域都有应用，比如自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等。它使得AI系统能够更加灵活和适应性强，更好地应对现实世界中不断变化的数据环境。 ModelArts Standard中如何实现增量训练
”表下的说明查询修改 train_instance_count=1, # 节点数，适用于多机分布式训练，默认是1 #pool_id='若指定专属池，替换为页面上查到的poolId'，同时修改资源规格为专属池专用的虚拟子规格
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