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参数种类。 请求示例 如下以查询算法限制个数为1，查询作业名字中包含TestModelArtsalgorithm的所有算法数据为例。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/algorithms?limit=1&searches=name%3ATestModelArtsalgorithm
true：只读权限 false：默认值，读写权限 请求示例 如下以查询“job_id”为10，“version_id”为10的作业为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions/10 响应示例 成功响应示例
true：只读权限 false：默认值，读写权限 请求示例 如下以查询“job_id”为10，每页5条，第一页的作业版本详情为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions？per_page=5&page=1
登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”，进入“弹性集群 Cluster”页面。 在“Lite 资源池”页签，单击“购买AI专属集群”，进入购买AI专属集群界面，参见下表填写参数。 表2 Lite Cluster资源池的参数说明 参数名称 子参数 说明
在“我的算法”列表，单击算法名称进入详情页，可以查看算法详细信息。 选择“基本信息”页签可以查看算法信息。 “基本信息”页签，单击“编辑”，支持修改除名称和ID之外的算法信息。修改完成，单击“保存”即可完成修改。 选择“训练列表”页签可以查看使用该算法的训练作业信息，例如训练作业名称、状态。 运行环境预览
单击Server服务器名称，进入Server服务器详情页面，单击裸金属服务器名称，跳转至裸金属服务器详情页。 图1 裸金属服务器 单击“弹性公网IP”页签，然后单击“绑定弹性公网IP”。 弹出“绑定弹性公网IP”对话框。 选择要绑定的弹性公网IP，单击“确定”，完成绑定。 图2 绑定弹性公网IP
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 资源池扩容。 PATCH https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools/{pool_name} { "spec" : { "resources"
from_pretrained(onnx_model_path, torch_dtype=torch.float32).to("cpu") url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/st
TfServingBaseService class MnistService(TfServingBaseService): # 预处理中处理用户HTTPS接口输入匹配模型输入 # 对应上述训练部分的模型输入为{"images":<array>} def _preprocess(self
在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 批量服务”，在服务列表中，您可以单击名称/ID，进入服务详情页面。 在服务详情页面，切换到“事件”页签，查看事件信息。 父主题： 管理批量推理作业
内置属性：三元组关系标签的指向实体类型，创建关系标签时必须指定，该参数仅文本三元组数据集使用。 请求示例 查询指定数据集的版本列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/versions 响应示例 状态码：
Key获取新的访问密钥。 步骤2：调用MaaS模型服务进行预测 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型部署”进入服务列表。 选择“我的服务”页签。 选择要调用的服务，单击操作列的“更多 > 调用”弹出调用页面。 选择是否启用内容审核，默认启用。 是，内容审核可以阻止模型推理中的输入输出中出现不合规的内容。
”，资源池名称为“pool-001”，资源池类型为“Dedicate”（物理资源池），资源池支持的作业类型为“训练作业”。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools { "kind" : "Pool", "apiVersion"
在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型管理”，在模型列表中，您可以单击模型名称，进入模型详情页面。 在模型详情页面，切换到“事件”页签，查看事件信息。 父主题： 管理ModelArts模型
参数种类。 请求示例 如下以修改uuid为2e5451fe-913f-4492-821a-2981031382f7的算法为例。 PUT https://endpoint/v2/{project_id}/algorithms/2e5451fe-913f-4492-821a-2981031382f7
get_engine_list(session) # 返回的类型为dict,可按需打印查看 print(engine_dict) 使用案例 主要包含七种场景的用例： 使用订阅自AI Gallery的算法 使用算法管理中的算法 使用自定义算法（代码目录+启动文件+官方镜像） 使用自定义算法（代码目录+脚本命令+自定义镜像）
创建算法。设置算法名称为“TestModelArtsalgorithm”，描述为“This is a ModelArts algorithm”。 POST https://endpoint/v2/{project_id}/algorithms { "metadata" : { "name"
String 标注成员ID。 workforce_id String 所属标注团队ID。 请求示例 查询数据集的团队标注任务列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks 响应示例
worker_id String 标注成员ID。 workforce_id String 所属标注团队ID。 请求示例 查询团队标注任务详情 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/{workforce_task_id}
载后的文件如图2所示，代码所在路径为“./models/official/cv/resnet/”。 # 下载代码 git clone https://gitee.com/mindspore/models.git -b v1.5.0 图2 下载后的模型包文件 下载花卉识别数据集。
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