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“Region”：从下拉框中选择区域。必须与ModelArts管理控制台在同一区域。 “Project”：Region选择后，Project自动填充为Region对应的项目。 “Access Key ID”：填写访问密钥的AK。 “Secret Access Key”：填写访问密钥的SK。 图2 填写区域和访问密钥
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 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
参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String DevServer ID。 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 arch 否 String 服务器架构信息。
] } ] } 创建自定义策略时，建议将项目级云服务和全局级云服务拆分为两条策略，便于授权时设置最小授权范围。此处的“trainJob”为项目级云服务、“trainJobobs”为全局级云服务。了解更多 创建用户组并加入用户，步骤请参考Step1
forward() 来做前向推理 PretrainedModel.generate() 操作步骤 本文使用NewBert模型介绍构建自定义模型的流程。 安装AI Gallery SDK。 通过pip在本地或云上开发环境安装AI Gallery SDK（galleryformers）。 pip
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 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 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1
name}/nodepools 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。 请求参数 无 响应参数 状态码：200 表2 响应Body参数
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选
engine-runtimes 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。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 String 每页显示的条目数量。 offset
参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String DevServer ID。 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 无 响应参数 状态码：200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 create_at Long
参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String DevServer ID。 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 无 响应参数 状态码：200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 create_at Long
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。 service_id：服务ID，在服务详情页可查看。 REGION_ENDPOINT：服务的终端节点，查询请参见终端节点。
样例列表。ModelArts也提供了常用AI引擎对应的自定义脚本示例，请参见自定义脚本代码示例。 如果您在导入元模型过程中遇到问题，可联系华为云技术支持协助解决故障。 模型包结构示例 TensorFlow模型包结构 发布该模型时只需要指定到“ocr”目录。 OBS桶/目录名 |──
e-tuning）以优化模型性能的过程。 本文档主要介绍如何在ModelArts Standard上，利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，完成SDXL Finetune训练。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包
5-7b-sft-4096-lora-313T-20241028_164746-npu_info-0.txt，打印训练过程中AICORE利用率 本章节主要介绍训练性能训练任务流程，如需执行训练精度任务可参考训练精度测试 PPO强化训练时必须关闭共享内存，启动任务命令需设置PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF值为False，具体命令如下：
/v1/{project_id}/networks 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 apiVersion 是 String API版本。可选值如下：
tasks/{task_id} 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。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数
/v1/{project_id}/images 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 arch 否 String 该镜像所支持处理
/{network_name} 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。 network_name 是 String 网络资源名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选
{nodepool_name} 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。 nodepool_name 是 String 节点池名称。
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