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true：只读权限 false：默认值，读写权限 请求示例 如下以查询“job_id”为10，每页5条，第一页的作业版本详情为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions？per_page=5&page=1
WorkflowDagPolicies 参数 参数类型 描述 use_cache Boolean 是否使用缓存。 请求示例 停止工作流 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions/4dd
参数种类。 请求示例 如下以查询算法限制个数为1，查询作业名字中包含TestModelArtsalgorithm的所有算法数据为例。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/algorithms?limit=1&searches=name%3ATestModelArtsalgorithm
true：只读权限 false：默认值，读写权限 请求示例 如下以查询“job_id”为10，“version_id”为10的作业为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions/10 响应示例 成功响应示例
from_pretrained(onnx_model_path, torch_dtype=torch.float32).to("cpu") url = "https://raw.githubusercontent.com/CompVis/stable-diffusion/main/assets/st
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 资源池扩容。 PATCH https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools/{pool_name} { "spec" : { "resources"
能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu + 华为自研Ascend Snt9B硬件，完成Qwen-VL Finetune训练。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend
模型适配 MindSpore Lite是华为自研的推理引擎，能够最大化地利用昇腾芯片的性能。在使用MindSpore Lite进行离线推理时，需要先将模型转换为mindir模型，再利用MindSpore Lite作为推理引擎，将转换后的模型直接运行在昇腾设备上。模型转换需要使用converter_lite工具。
TfServingBaseService class MnistService(TfServingBaseService): # 预处理中处理用户HTTPS接口输入匹配模型输入 # 对应上述训练部分的模型输入为{"images":<array>} def _preprocess(self
分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.3框架部署并启动推理服务。 什么是分离部署 大模型推理是自回归的过程，有以下两阶段： Prefill阶段（全量推理） 将用户请求的prompt传入大模型，进行计算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。
period String 计费时期。 queries_limit Long 查询次数。 price Float 价格。 请求示例 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows 响应示例 状态码： 200 OK { "total"
内置属性：三元组关系标签的指向实体类型，创建关系标签时必须指定，该参数仅文本三元组数据集使用。 请求示例 查询指定数据集的版本列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/versions 响应示例 状态码：
精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness
WorkflowDagPolicies 参数 参数类型 描述 use_cache Boolean 是否使用缓存。 请求示例 启动工作流 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions { }
”，资源池名称为“pool-001”，资源池类型为“Dedicate”（物理资源池），资源池支持的作业类型为“训练作业”。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools { "kind" : "Pool", "apiVersion"
log_stream_id 是 String LTS日志流id，长度64。 响应参数 无 请求示例 如下以更新“real-time”类型的服务为例。 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/{service_id} { "description"
WorkflowDagPolicies 参数 参数类型 描述 use_cache Boolean 是否使用缓存。 请求示例 查询工作流执行记录列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions?lim
%s", self.model_outputs) def _preprocess(self, data): # https两种请求形式 # 1. form-data文件格式的请求对应：data = {"请求key值":{"文件名":<文件io>}}
period String 计费时期。 queries_limit Long 查询次数。 price Float 价格。 请求示例 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id} 响应示例 状态码： 200 OK
精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness
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