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/v1/{project_id}/resourceflavors 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 continue 否 String 分页查询时上一页位置。
xlsb .xlsm .xlst MOSS 数据集的 Excel 中需要有三个列名称:conversation_id, Human, assistant conversation_id: 指定的对话id,如果相同,转换后就放在同一conversation_id的不同turn_X下。如
K代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/metrics/runtime/pools 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码:200
String 模型schema文档的下载地址。 image_address String 模型的执行镜像地址,镜像未构建之前(即当前模型从未发布成服务),显示为空。 input_params params结构数组 模型的输入参数集,默认为空 output_params params结构数组
samples 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 high_score
/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions/{execution_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是
例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/processor-tasks/{task_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String
自定义配置类必须继承自“PretrainedConfig”。 自定义配置类的“__init__”必须接受任何“kwargs”,这些“kwargs”需要传递给“__init__”。 完成自定义配置类的编写后,可以使用该类创建配置实例。 newbert1_config = NewBertConfig(num_hidden_layers=6
to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件,bits必须设置为8,指定量化为int8;gr
to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件,bits必须设置为8,指定量化为int8;gr
to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件,bits必须设置为8,指定量化为int8;gr
to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件,bits必须设置为8,指定量化为int8;gr
to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件,bits必须设置为8,指定量化为int8;gr
to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件,bits必须设置为8,指定量化为int8;gr
to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件,bits必须设置为8,指定量化为int8;gr
Gallery进行交流,停止实例(实例停止后CPU、Memory不再计费)等,提升用户体验。 支持SSH远程连接功能:通过SSH连接启动实例,在本地调试就可以操作实例,方便调试。 预置镜像支持功能开发:基于ModelArts预置镜像进行依赖安装配置后,保存为自定义镜像,能直接在ModelArts用于训练作业。
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 资源池名称。 nodepool_name 是 String 节点池名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 sample_id 是 String 样本ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型
to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件,bits必须设置为8,指定量化为int8;gr
to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件,bits必须设置为8,指定量化为int8;gr