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获取工作流节点的度量信息。 表3 WorkflowSubscription API 说明 新建消息订阅 创建工作消息订阅。 删除Subscription 删除消息订阅。 查询Subscription详情 查询订阅信息。 更新Subscription 更新订阅信息。 表4 WorkflowSchedule
会话对象。 src_local_file 是 String 本地需要上传的文件路径。 dst_obs_dir 是 String 上传的目标OBS桶地址，必须以“obs://”作为前缀，上传的目标文件夹后缀必须以“/”结尾。 表2 失败响应参数说明 参数 参数类型 描述 error_code
号赋SWR权限，子账号从SWR Console界面看不到该镜像，需要主账号给子账号在SWR侧赋予SWR权限，使得子账号可以看到该SWR镜像地址，否则该镜像子账号不可使用。 该镜像不属于该租户（包括主账号和子账号），是其他人共享的public镜像，而这个镜像又被镜像所有者删除，导致
Run `pip install flash_attn`"请参考附录：指令微调训练常见问题问题3小节。 3、训练过程中报"ModuleNotFoundError: No module named 'multipart'"关键字异常，可更新python-multipart为0.0
数字人模型训练推理 Wav2Lip推理基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907） Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
module named 'multipart'"报错： 截图如下： 解决措施：可更新python-multipart为0.0.12版本，具体步骤如下： 启动训练任务前更新python-multipart版本： pip install python-multipart==0.0.12 父主题：
= [] dependency1 = Dependencies( installer="pip", # 安装方式，目前支持pip packages=packages # 依赖包集合,
'/home/ma-user/work/obs_file.txt') 如果下载到Notebook中的是zip文件，在Terminal中执行下列命令，解压压缩包。 unzip xxx.zip #在xxx.zip压缩包所在路径直接解压 代码执行完成后，参考图13打开Terminal后执行ls /ho
选择需要发布的数据集。 许可证类型 根据业务需求和数据集类型选择合适的许可证类型。 单击许可证类型后面的感叹号可以查看许可证详情。 说明： 部分许可证网站说明地址是海外网站，用户可能会因网络限制无法访问。 谁可以看 设置此数据集的公开权限。可选值有： “公开”：表示所有使用AI Gallery的用户都可以查看且使用该资产。
构建新镜像： docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如无法访问公网则需配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址确保访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx"
单击主题名称“操作”列的“添加订阅”。订阅成功后，一旦满足告警条件，那么就会收到通知。 选择合适的协议，如邮件，短信等，并填写终端，如邮件地址，手机号等。单击确认。 此时订阅总数中会出现一条记录，但是处于未确认的状态。 收到邮件后单击“订阅确认”。 此时该订阅记录将处于已确认的状态。
更新数据集 更新数据集的名称和描述信息。 dataset.update_dataset(dataset_name=None, description=None) 示例代码 更新数据集名称 from modelarts.session import Session from modelarts
1-7ae870dae93a， 训练作业为：9f322d5a-b1d2-4370-94df-5a87de27d36e node_ip 容器所属的节点IP值。 container_id 容器ID。 cid 集群ID。 container_name 容器名称。 project_id 用户所属的账号的project
= Environment("tensorflow_mlp_mnist") cd = CondaDependencies.create(pip_packages=["tensorflow==1.13.1", "Pillow>=8.0.1"],
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
String 创建时间。 name 否 String 执行记录名称。 execution_id 否 String 工作流执行ID。 description 否 String 执行记录描述。 status 否 String 执行记录状态。 workspace_id 否 String 工作空间ID。
方式2：API模式 动态挂载API接口已发布至华北-北京四和华东-上海一站点。请参考JupyterLab主页介绍、在JupyterLab中新建ipynb文件，新建一个ipynb文件然后执行脚本。 挂载脚本代码示例如下。更多API参数介绍请参考动态挂载OBS。 import os from json
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
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