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Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 tags 是 Array of TmsTagForDelete objects 要删除的标签列表。 表4 TmsTagForDelete 参数 是否必选
DevServer管理 查询用户所有DevServer实例列表 创建DevServer 查询DevServer实例详情 删除DevServer实例 实时同步用户所有DevServer实例状态 启动DevServer实例 停止DevServer实例
工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 app ApigAppDetailInfo object 创建的APP基础信息。 表5 ApigAppDetailInfo
训练作业参数配置 创建训练作业参数 查询训练作业参数列表 更新训练作业参数 删除训练作业参数 查询训练作业参数详情 父主题： 训练管理（旧版）
Gallery使用的Transformers机器学习库是一个开源的基于Transformer模型结构提供的预训练语言库。Transformers库注重易用性，屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节，并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型
源规格；例如在一个modelarts.vm.cpu.2u的Notebook中，部署本地Predictor，其运行环境就是cpu.2u。 部署在线服务Predictor，即将存储在OBS中的模型文件部署到线上服务管理模块提供的容器中运行，其环境规格（如CPU规格，GPU规格）由表3
训练作业参数名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线或者中划线的名称。 config_desc 否 String 对训练作业的描述，默认为空，字符串的长度限制为[0，256]。 worker_server_num 是 Integer 训练作业worker的个数，最大值请从查询作业资源规格接口获取。 app_url
产品优势 ModelArts服务具有以下产品优势。 稳定安全的算力底座，极快至简的模型训练 支持万节点计算集群管理 大规模分布式训练能力，加速大模型研发 提供高性价比国产算力 多年软硬件经验沉淀，AI场景极致优化 加速套件，训练、推理、数据访问多维度加速 一站式端到端生产工具链，一致性开发体验
本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 训练前需要修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae
出现此问题时，表示数据不满足数据管理模块的要求，导致数据集发布失败，无法执行自动学习的下一步流程。 请根据如下几个要求，检查您的数据，将不符合要求的数据排除后再重新启动自动学习的训练任务。 ModelArts.4710 OBS权限问题 ModelArts在跟OBS交互时，由于权限相关的问题导致。当界面提示“OBS
描述。 基础设置部分包含了该资产所有重要的结构化元数据信息。选择填入的信息将会变成该模型资产的标签，并且自动同步在模型描述部分，保存到“README.md”文件里。 模型描述部分是一个可在线编辑、预览的Markdown文件，里面包含该模型的简介、能力描述、训练情况、引用等信息。编辑内容会自动保存在“README
下拉框中选择您所需的DWS集群。 数据库名称：根据选择的DWS集群，填写数据所在的数据库名称。 表名称：根据选择的数据库，填写数据所在的表。 用户名：输入DWS集群管理员用户的用户名。 密码：输入DWS集群管理员用户的密码。 从DWS导入数据，需要借助DLI的功能，如果用户没有访
IsADirectoryError(21, 'Is a directory'). update products failed! 原因分析 用户代码中设置的目标路径（local_path）有误。 处理方法 需要将local_path路径设置为文件夹且后缀必须以“/”结尾。 父主题： API/SDK
数说明请参见创建模型。单击“立即创建”，完成新版本的创建操作。 删除版本 在“模型管理”页面，单击模型的“版本数量”，在展开的版本列表中，单击“操作”列的“删除”，即可删除对应的版本。 如果模型的版本已经部署服务，需先删除关联的服务后再执行删除操作。版本删除后不可恢复，请谨慎操作。
等AI数字资产的共享，为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体，提供安全、开放的共享及交易环节，加速AI资产的开发与落地，保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。 使用流程 本节主要介绍在AI Gallery中管理资产的整体流程。 在AI
LoRA训练 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。 启动SD1.5 LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train
是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 width：必选字段，图片的宽度。 height：必选字段，图片的高度。 depth：必选字段，图片的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割。 mask_source 否 表示图像分割保存的mask路径。 object
自动学习为什么训练失败？ 当自动学习项目训练失败时，请根据如下步骤排除问题。 进入当前账号的费用中心，检查是否欠费。 是，建议您参考华为云账户充值，为您的账号充值。 否，执行2。 检查存储图片数据的OBS路径。是否满足如下要求： 此OBS目录下未存放其他文件夹。 文件名称中无特殊字符
订阅使用 查找和收藏资产 订阅免费算法 订阅免费模型 下载数据 使用Notebook代码样例 使用镜像 使用AI案例 订阅Workflow 父主题： AI Gallery（旧版）
String 操作路径，符合标准的Json PATCH格式，代表以服务详情的Json返回体为基准，想要执行替换的值的目标路径（Json PATH）。当前支持且仅支持对模型相关所有参数的替换更新，因此前缀固定为“/config/”。例如，当期望更新第一个模型中的实例数量，则路径为“/co
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