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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
- stable-diffusion套件 使用diffusers (https://github.com/huggingface/diffusers)。 stable-diffusion-webui (https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui)。
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"
使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一:使用公开数据集 ShareGPT下载地址: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered
使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一:使用公开数据集 ShareGPT下载地址: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered
使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一:使用公开数据集 ShareGPT下载地址: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered
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
Web安全组件防范Web安全风险,并且通过WAF进行安全防护。 所有承载ModelArts服务的主机部署了主机安全防护产品。包括不限于华为自研HSS或计算安全平台CSP。 ModelArts服务部署了漏洞扫描服务并自行进行例行扫描,能快速发现漏洞并能及时修复。 ModelArts
查看自动分组结果 在数据集详情页面的“全部”页签中,展开“筛选条件”,将“样本属性”设置为自动分组任务中的“属性名称”,并通过设置样本属性值,筛选出分组结果。 图2 查看自动分组结果 查看自动分组的历史任务 在数据集详情页面的“全部”页签中,单击“自动分组 > 任务历史”。在弹出的
在“模型部署”页面,单击“我的服务”页签,在目标模型服务右侧,单击操作列的“更多 > 扩缩容”,进入扩缩容页面。 在“扩缩容”页面,根据业务需要增删模型服务的实例数,配置完成后,单击“确认”提交扩缩容任务。 在“扩缩容服务”对话框,单击“确定”。 在“我的服务”页签,单击服务名称,进入服务详情页,可以查看修改后的实例数是否生效。
Studio左侧导航栏中,选择“模型部署”。 在“模型部署”页面,单击“我的服务”页签。 在目标模型服务右侧,单击操作列的“更多 > 设置QPS”,在弹窗中修改数值,单击“提交”启动修改任务。 图1 修改QPS 在“我的服务”页签,单击服务名称,进入服务详情页,可以查看修改后的QPS是否生效。 父主题:
为方便您的使用,在订阅算法时,建议您查看算法详情页“版本”页签中关于算法对应版本的“使用约束”,准备对应的数据和资源规格后进行使用。 对于开放代码的算法,您也可以在详情页面预览或者下载对应代码。 在“代码”页签,单击右侧的“下载”将完整代码下载到本地,您也可以单击下方列表中的文件名称进行预览。
worker_id String 标注成员ID。 workforce_id String 所属标注团队ID。 请求示例 查询标注团队的成员列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workforces/{workforce_id}/workers 响应示例
精度评测可以在原先conda环境,进入到一个固定目录下,执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness
精度评测可以在原先conda环境,进入到一个固定目录下,执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness
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
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
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
续费管理”页面。 自定义查询条件。可在“手动续费项”、“自动续费项”、“到期转按需项”、“到期不续费项”页签查询全部待续费资源,对资源进行手动续费的操作。 所有需手动续费的资源都可归置到“手动续费项”页签,具体操作请参见如何恢复为手动续费。 手动续费资源。 单个续费:在资源页面找到需要续费的资源,单击操作列的“续费”。