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总的记录数量。 表4 ServerResponse 参数 参数类型 描述 create_at Long 创建时间。 update_at Long 更新时间。 charging_mode String 计费模式。 COMMON：同时支持包周期和按需 POST_PAID：按需模式 PRE_PAID：包周期
将指定的API授权给APP。API的认证方式必须为APP认证，APP的创建用户必须是API所属服务的创建者，且请求用户对API所属服务必须有更新权限。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
实例因资源空闲即将自动停止或实例因资源空闲自动停止 重要 表3 更新实例过程的事件列表 事件名称 事件描述 事件级别 UpdateName 更新实例名称 提示 UpdateDescription 更新实例描述 提示 UpdateFlavor 更新实例规格 重要 UpdateImage 更新实例镜像 重要 UpdateStorageSize
对Notebook的访问。 dev_service String 访问Notebook的途径，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook。 SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook。 ssh_keys Array of strings S
对Notebook的访问。 dev_service String 访问Notebook的途径，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook。 SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook。 ssh_keys Array of strings S
创建Workflow模型注册节点 功能介绍 通过对ModelArts模型管理的能力进行封装，实现将训练后的结果注册到模型管理中，便于后续服务部署、更新等步骤的执行。主要应用场景如下： 注册ModelArts训练作业中训练完成的模型。 注册自定义镜像中的模型。 属性总览 您可以使用Mode
n框架为例，介绍如何迁移到推理自定义引擎。 第三方案例列表 第三方案例来源为华为云开发者社区“云驻计划”。由于ModelArts产品的持续更新和迭代，第三方案例中的界面和步骤可能因时效性而与最新产品有所差异，仅供学习和参考。 表6 第三方案例列表 分类 文章名称 作者 Standard自动学习
torch;import torch_npu;print(torch_npu.npu.is_available())" torch_npu使用报错看不懂怎么办？应该怎么求助？ 如果报错可以首先在昇腾社区论坛以及Gitee的PyTorch Issues中查看是否有类似的问题找到相关线索。如果还无法解决
查询事件列表 创建网络资源 查询网络资源列表 查询网络资源 删除网络资源 更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表，可通过标签、资源池状态筛选查询资源池列表 查询资源池 删除资源池 更新资源池 资源池监控 资源池统计 查询资源规格列表 查询专属资源池作业列表 查询专属资源池作业统计信息
String 服务名称。 logs log结构数组 服务的更新记录。 表2 log结构 参数 参数类型 描述 update_time Long 更新时间，距'1970.1.1 0:0:0 UTC'的毫秒数。 result String 更新结果，取值为：SUCCESS/FAIL/RUNNING。
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
的技术，它是一种基于HTTP的推送技术，服务器可以向客户端推送事件。这种技术通常用于实现服务器向客户端推送实时数据，例如聊天应用、实时新闻更新等。 SSE主要解决了客户端与服务器之间的单向实时通信需求（例如ChatGPT回答的流式输出），相较于WebSocket（双向实时），它更加轻量级且易于实现。
本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集，目前指令微调数据集支持alpaca格式和sharegpt格式的数据集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info.json文件；请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述。 关于数据集文
未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info.json 文件。 Step2 修改训练yaml文件配置 LlamaFactroy配置文件为yaml文件，启动训练
alpaca_en_demo dpo dataset: dpo_en_demo 是否使用chatglm4-9b、falcon-11b模型。 是，更新配置或命令。 chatglm4-9b，更新transformers为4.41.2版本。 pip install transformers==4.41.2 fal
本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集，目前支持alpaca格式和sharegpt格式的微调数据集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info.json文件；请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述；具体示例如下。
本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集，目前支持alpaca格式和sharegpt格式的微调数据集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info.json文件；请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述；具体示例如下。
未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info.json 文件。 步骤二：修改训练yaml文件配置 LlamaFactroy配置文件为Yaml文件，启动训练前需
running, stopping, deleting] can be updated. 不允许更新状态为[部署中，运行中，停止中，删除中]的服务。 不对状态为[部署中，运行中，停止中，删除中]的服务进行更新。 400 ModelArts.3520 A maximum of {number}
未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info.json 文件。 步骤二 修改训练yaml文件配置 LlamaFactroy配置文件为Yaml文件，启动训练前需
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