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String 资源标识。 quota 是 Integer 要修改的配额值。配额值为正整数或-1，-1代表不限制配额。配额值范围不能超过配额的最大值与最小值。可通过调用查询工作空间配额接口查询配额的最大值。 响应参数 状态码： 200 表5 响应Body参数 参数 参数类型 描述 quotas
不分页的情况下符合查询条件的总数量。 total_count Integer 当前查询结果的数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 engine_runtimes Array of EngineAndRuntimesResponse objects 引擎运行环境。
Workflow是一个有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG），由节点和节点之间的关系描述组成。 图1 Workflow介绍 节点与节点之间的依赖关系由单箭头的线段来表示，依赖关系决定了节点的执行顺序，示例中的工作流在启动后将从左往右顺序执行。DAG也支持多分支结构，用户
出参数实现ModelArts后台与OBS的数据交互，用户可以参考准备模型训练代码完成适配ModelArts训练的代码开发。 输入配置 表4 输入配置 参数 参数说明 参数名称 根据实际代码中的输入数据参数定义此处的名称。此处设置的代码路径参数必须与算法代码中解析的训练输入数据参数
更新API授权 更新API的授权关系。 解除API对APP的授权 解除指定的API对APP的授权。 获取API授权关系列表 获取指定的API与APP授权关系列表。 服务管理接口 表12 服务管理接口 API 说明 部署服务 部署服务。 查询服务列表 查询服务列表。 查询服务详情 查询服务详情，根据服务ID查询服务详情。
可选择“ModelArts”、“对象存储服务（OBS）”、“本地上传”。 ModelArts区域 选择当前控制台所在的区域。 OBS区域 选择与当前控制台一致的区域。 存储位置 用来存储发布的资产。 数据类型 当前数据集的数据类型。 选择数据集 选择需要发布的数据集。 许可证类型 根
景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。
执行如下操作，将数据导入到您的数据集中，以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台，在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶，需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。 参考上传文件，将本地数据上传至OBS桶中。如果您的数据较多，推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹
>]-<py_版本号>-<操作系统名称_版本号>-< x86_64 | aarch64> 表4 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64 Ubuntu18.04 tensorflow_2.1.0-cuda_10
romHF']，一般为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的文本数据集，用于预训练。 GeneralPretr
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在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 model_type 否 String 模型类型，查询属于该类型的模型列表。model_type与not_model_type为互斥关系，不能同时存在。可选值为TensorFlow、PyTorch、MindSpore、Image、Custom、Template。
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执行如下操作，将数据上传到OBS中，以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台，在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶，需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。 参考上传文件，将本地数据上传至OBS桶中。如果您的数据较多，推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹
Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 Open-Clip广泛应用于AIGC和多模态视频编码器的训练。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾NPU计算资源开展Open-clip训练的详细过程。完成本方案的部署
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