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TEXT:文本 AUDIO:音频 TABLE:表格 VIDEO:视频 PLAIN:自由格式 dataset_type 否 Integer 根据数据集类型查询数据集列表,与data_type参数二选一。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组
SkuInfo 参数 参数类型 描述 code String 计费码。 period String 计费时期。 queries_limit Long 查询次数。 price Float 价格。 请求示例 更新工作流信息 PUT https://{endpoint}/v2/{project_i
模型的最大输出长度 --hf-num-gpus, 需要使用的卡数 --batch-size, 推理每次处理的输入数目 -w 存放输出结果的目录 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{mod
String MRS集群ID。可登录MRS控制台查看。 cluster_mode 否 String MRS集群运行模式。可选值如下: 0:普通集群 1:安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String
--hf-num-gpus:需要使用的卡数。 --batch-size:推理每次处理的输入数目。 -w:存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{mod
caffe_model_service import CaffeBaseService import numpy as np import os, json import caffe from PIL import Image class LenetService(CaffeBaseService):
docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
pytorch模型获取模型shape,主要有如下两种方式获取: 方式一:通过stable diffusion的pytorch模型获取模型shape。 方式二:通过查看ModelArts-Ascend代码仓库,根据每个模型的configs文件获取已知的shape大小。 下文主要介绍方式1如何通过stable
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 action_type 是 String 对训练作业的操
是否必选 参数类型 描述 action 是 Integer 验收行为。可选值如下: 0:通过全部样本 1:驳回全部样本 2:取消验收 3:查看验收冲突的样本列表 4:只通过单张验收通过的样本及未验收的样本 5:只通过单张验收通过的样本 overwrite_last_result 否