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/v1/{project_id}/services/tms/tags 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String
id}/tags/delete 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 resource_id 是 String 资源ID：如Notebook实例ID。 请求参数 表2 请求Body参数
pool_name}/tags 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 资源池名称。取自资源池详情的metadata字段中的name的值。 请求参数
ng-experiments/ 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 metadata 是 TrainingExp
\ -w {output_path} --debug 参数说明如下: --datasets, 评测的数据集及评测方法，其中 mmlu 是数据集，ppl 是评测方法 --hf-type, HuggingFace模型权重类型(base,chat), 默认为chat, 依据实际的模型选择
\ -w {output_path} --debug 参数说明如下： --datasets：评测的数据集及评测方法，其中 mmlu 是数据集，ppl 是评测方法。 --hf-type：HuggingFace模型权重类型(base,chat), 默认为chat, 依据实际的模型选择。
在Terminal或ipynb文件中直接调用ModelArts SDK的接口。在Notebook中调用SDK，可直接参考接口说明，执行OBS管理、作业管理、模型管理和服务管理等操作。 ModelArts SDK支持在本地安装配置使用。使用时，需进行Session鉴权。 本地安装
Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。进入到
Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。进入到
Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。进入到
Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。进入到
Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。进入到
资产的README内容，支持添加资产的简介、使用场景、使用方法等信息。 当托管的是自定义镜像时，填写的内容要满足自定义镜像规范，否则该镜像无法正常使用AI Gallery工具链服务（微调大师和在线推理服务）。 说明： 建议写清楚模型的使用方法，方便使用者更好的完成训练、推理任务。 表2 任务类型支持的AI
String Notebook实例ID，可通过调用查询Notebook实例列表接口获取。 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 该
ata/finetune/ 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
\ -w {output_path} --debug 参数说明如下： --datasets：评测的数据集及评测方法，其中 mmlu 是数据集，ppl 是评测方法。 --hf-type：HuggingFace模型权重类型(base,chat), 默认为chat, 依据实际的模型选择。
\ -w {output_path} --debug 参数说明如下： --datasets：评测的数据集及评测方法，其中 mmlu 是数据集，ppl 是评测方法。 --hf-type：HuggingFace模型权重类型(base,chat)，默认为chat，依据实际的模型选择。
\ -w {output_path} --debug 参数说明如下： --datasets：评测的数据集及评测方法，其中 mmlu 是数据集，ppl 是评测方法。 --hf-type：HuggingFace模型权重类型(base,chat), 默认为chat, 依据实际的模型选择。
支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery，共享给其他用户。 支持创建新版本 创建新版本，仅支持从ModelArts训练作业、OBS、模型模板、或自定义镜像中选择元模型。无法从原自动学习项目中，创建新版本。 支持删除模型或其模型版本 父主题： Standard自动学习
支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery，共享给其他用户。 支持创建新版本 创建新版本，仅支持从ModelArts训练作业、OBS、模型模板、或自定义镜像中选择元模型。无法从原自动学习项目中，创建新版本。 支持删除模型或其模型版本 父主题： 使用窍门
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