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所有资源，均在该空间下。当您创建新的工作空间之后，相当于您拥有了一个新的“ModelArts分身”，您可以通过菜单栏的左上角进行工作空间的切换，不同工作空间中的工作互不影响。 创建工作空间时，必须绑定一个企业项目。多个工作空间可以绑定到同一个企业项目，但一个工作空间不可以绑定多个
transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,)) ]) # 将 raw mnist 数据集转换为 pytorch mnist 数据集 convert_raw_mnist_dataset_to_pytorch_mnist_dataset(args
ret = dataset.with_transform(_format_transforms) return ret # 转换函数 def _format_transforms(examples): examples["pixel_values"] = [_transforms(img
SDK中，“request.setBody()”只支持String类型，所以只支持输入为文本格式的预测请求。如果输入的是文件格式，需要先进行base64编码转换成文本。 输入为文件格式 此处以json格式为例介绍读取本地预测文件并进行base64编码的请求体，请求体示例如下： package com
导出的筛选条件，多个条件之间是或(OR)关系。 train_sample_ratio 否 String 指定发布版本时训练集-验证集的切分比例，默认为1.00，即全部分为训练集。 表5 SearchCondition 参数 是否必选 参数类型 描述 coefficient 否 String 根据难度系数筛选。
输入数据为图片时，建议单张图片小于12MB。 输入数据格式为csv时，建议不要包含中文。如需使用中文，请将文件编码格式设置为UTF-8编码。您可以使用代码方式转换文件编码格式，也可以将csv文件用记事本方式打开，在另存为弹出的窗口页面设置编码格式。 输入数据格式为csv时，建议文件大小不超过12MB。
目前暂不支持按需计费。 区域 不同区域的云服务产品之间内网互不相通；请就近选择靠近您业务的区域，可减少网络时延，提高访问速度。资源购买完成后，您可在控制台左上角切换区域，查看对应的资源。 可用区 可用区是同一服务区内，电力和网络互相独立的地理区域，一般是一个独立的物理机房，这样可以保证可用区的独立性。
ret = dataset.with_transform(_format_transforms) return ret # 转换函数 def _format_transforms(examples): examples["pixel_values"] = [_transforms(img
ngFace的目录格式。即Step2 准备权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用了量化功能，则使用推理模型量化章节转换后的权重。 --max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后拒绝访问。 --max-model-len：推理时最大输入+最大输出
是HuggingFace的目录格式。即Step3 上传代码包和权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用的是训练后模型转换为HuggingFace格式的地址，还需要有Tokenizer原始文件。 --max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后拒绝访问。
导出的筛选条件，多个条件之间是或(OR)关系。 train_sample_ratio String 指定发布版本时训练集-验证集的切分比例，默认为1.00，即全部分为训练集。 表5 SearchCondition 参数 参数类型 描述 coefficient String 根据难度系数筛选。 frame_in_video
是否必选 参数类型 描述 data 否 Object 样本文件的字节数据。类型为java.nio.ByteBuffer，前台调用时传字节数据转换后的字符串。 data_source 否 DataSource object 数据来源。 encoding 否 String 样本文件的编
导出的筛选条件，多个条件之间是或(OR)关系。 train_sample_ratio String 指定发布版本时训练集-验证集的切分比例，默认为1.00，即全部分为训练集。 表7 SearchCondition 参数 参数类型 描述 coefficient String 根据难度系数筛选。 frame_in_video
ngFace的目录格式。即Step2 准备权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用了量化功能，则使用推理模型量化章节转换后的权重。 --max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后拒绝访问。 --max-model-len：推理时最大输入+最大输出
ingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 Step2 配置pod 在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件
ngFace的目录格式。即Step2 准备权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用了量化功能，则使用推理模型量化章节转换后的权重。 --max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后拒绝访问。 --max-model-len：推理时最大输入+最大输出
户可以根据需要选择镜像。在右侧搜索框中输入镜像名称关键字，可快速查找镜像。 Notebook运行停止后，可以在同一个Notebook实例中变更镜像。 “资源类型” 支持公共资源池和专属资源池。 “公共资源池”无需单独购买，即开即用，按需付费，即按您的Notebook实例运行时长进行收费。
的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见表3。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 3.权重要求放在磁盘的指定目录，并做目录大小检查，参考命令如下： df -h 步骤四 制作推理镜像
的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见表3。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 权重要求放在磁盘的指定目录，并做目录大小检查，参考命令如下： df -h Step4 制作推理镜像
的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见表3。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 3.权重要求放在磁盘的指定目录，并做目录大小检查，参考命令如下： df -h 步骤四 制作推理镜像
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