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调用批量更新样本标签根据获取的智能标注样本列表确认智能标注结果。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域,获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 已准备好用于智能标注的图像分类的数据集,并获取数据集ID,例如“6mHUG
None 服务介绍 ModelArts产品 产品介绍 03:19 了解什么是ModelArts ModelArts自动学习 视频介绍 02:59 ModelArts自动学习简介 ModelArts CodeLab 视频介绍 04:16 ModelArts CodeLab介绍 JupyterLab
这种方法主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时,通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.908版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64 request_mode Array of strings 请求模式,AI引擎支持部署为同步在线服务或异步在线服务。 sync:同步在线服务 async:异步在线服务 accelerators Array of Accelerator
llava-v1.6-7b llava-v1.6-13b llava-v1.6-34b ascend-vllm支持如下推理特性: 支持分离部署 支持多机推理 支持投机推理 支持chunked prefill特性 支持automatic prefix caching 支持multi-lora特性
全参训练(Full):这种策略主要对整个模型进行微调。这意味着在任务过程中,除了输出层外,模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.909版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
时,可复制第一个“-”符号前的内容用于后续查询操作。 根据资源名称在云服务的控制台查找资源并删除。 在ModelArts管理控制台,选择“部署上线 > 在线服务”。 在服务列表上方搜索框中,搜索条件选择“资源名称”,输入2中的在线服务名称,找到该资源。 单击操作列“更多 > 停止”,对在线服务执行停止操作。
当Notebook实例不再需要时,调用删除Notebook实例接口删除实例。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域,获取项目ID和名称、获取帐号名和帐号ID和获取用户名和用户ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体: URI格式:POST