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获取用户绑定APP的api列表 功能介绍 获取用户绑定app的API列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/
source_job_version String 来源训练作业的版本。 source_location String 模型所在的OBS路径或SWR镜像的模板地址。 source_job_id String 来源训练作业的ID。 source_copy String 镜像复制开关,仅
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 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain,返回临时预览链接。设置为applicat
tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。 --seq-length:要处理的最大seq length。 --workers:设置数据处理时,要执行的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模
Turbo的ID。 name String SFS Turbo的名称。 status String 与SFS Turbo的连接状态信息。可选值如下: Active:SFS连通状态正常 Abnormal:SFS连通状态异常 ipAddr String SFS Turbo的访问地址。
训练代码文件会在训练作业启动的时候被系统自动下载到训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中,“demo-code”为存放代码目录的最后一级OBS目录。例如,“代码目录”选择的是“/test/code”,则训练代码文件会被下载到训练容器的“${MA_JOB_DIR}/code”目录中。
本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据进行训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。
获取“repo_id”和待上传的文件名。 获取“repo_id” 在AI Gallery页面的资产详情页,单击复制完整的资产名称,如图1所示,获取到的信息即为“repo_id”。例如,复制出的信息为“ur5468675/test_cli_model1”,则该资产的“repo_id”为
可用以测试模型,不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Predictor的AI引擎为:“XGBoost”、“Scikit_Learn”、“PyTorch”、“TensorFlow”和“Spark_MLlib”。具体版本信息可参考支持的常用引擎及其Runtime。 示例代码
flavors Array of NotebookFlavor objects 支持切换的规格列表。 pages Integer 总的页数。 size Integer 每一页的数量。 total Long 总的记录数量。 表4 NotebookFlavor 参数 参数类型 描述 arch String
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。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型
重置AppCode 功能介绍 重置指定API网关应用的指定的AppCode,只有APP的创建用户才可以重置AppCode,且只有共享/专享版APIG的APP才支持AppCode。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自
nvidia.com/gpu String GPU节点的GPU资源量。 huawei.com/ascend-snt3 String 昇腾节点的NPU资源量。 huawei.com/ascend-snt9 String 昇腾节点的NPU资源量。 状态码: 400 表10 响应Body参数
训练时transformers版本要求为4.45.0,训练完成后保存的tokenizer.json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串,导致推理异常 解决措施,以下两种方法任选其一: 更新transformes和tokenizers版本 GLM4-9B模型,容器内执行以下步骤:
tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name:生成数据集的用途,这里是生成的文本数据集,用于预训练。 GeneralPretrainHandler:默认。用于预训练时的数据预处理过程中,将数据集根据key值进行简单的过滤。 --seq-length:要处理的最大seq
nvidia.com/gpu String GPU节点的GPU资源量。 huawei.com/ascend-snt3 String 昇腾节点的NPU资源量。 huawei.com/ascend-snt9 String 昇腾节点的NPU资源量。 状态码: 404 表10 响应Body参数
本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据进行训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。
本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据进行训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。
发空间中运行,发现镜像中可能存在的问题。 表10 参数说明 参数名 参数类型 是否必选 参数说明 -swr / --swr-path String 是 需要调试的镜像的SWR路径。 -r / --region String 是 需要调试的镜像所在的区域。 -s / --service
pipeline的主要作用是将onnx模型进行一系列编排,并在onnx Runtime上按照编排顺序执行。因此,需要将转换得到的mindir模型按照相同的逻辑进行编排,并在MindSpore Lite上执行。只需要将原始onnx的pipeline中涉及到onnx模型初始化及推理的接口替换为MindSpore