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https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3b593a3dc/tags/create { "tags" : [ { "key" : "test", "value" : "service-gpu"
项目类型。默认为“0”。 0：非自动学习项目。 1：自动学习，图像分类。 2：自动学习，物体检测。 3：自动学习，预测分析。 请求消息 无请求参数。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 error_message
"04f258c84780d5a52f3bc00dc15aa5e7", "app_type" : "APIG", "app_codes" : [ "6fcc73e9a8d344ce8df47cdd252a532772e9bb762aa74c3ea99f3f2373806174"
Turbo详情页查看。支持填写多个ID，例如： "modelarts:sfsId": [ "0e51c7d5-d90e-475a-b5d0-ecf896da3b0d", "2a70da1e-ea87-4ee4-ae1e-55df846e7f41" ], modelarts:sfsPath 需要进行权限配置的SFS
python”的绝对路径。 您可以使用“/home/ma-user/anaconda3/envs/python-3.7.10/bin/python”命令启动训练脚本。启动命令示例如下： /home/ma-user/anaconda3/envs/python-3.7.10/bin/python /h
read('obs://bucket_name/obs_file.txt') 也可以使用打开文件对象并读取的方式来实现，两者是等价的。 1 2 3 import moxing as mox with mox.file.File('obs://bucket_name/obs_file.txt'
Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 status 否 Integer 数据集版本状态。可选值如下： 0：创建中 1：运行中 2：删除中 3：已删除 4：错误 train_evaluate_ratio 否 String 根据版本切分比例筛选版本。根据逗号分隔最小和最大切分比例，筛
Integer 角色。可选值如下： 0：打标者 1：审核者 2：团队管理者 3：数据集拥有者 status Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下： 0：未发送邀请邮件 1：已发送邀请邮件但未登录 2：已登录 3：标注成员已删除 update_time Long 更新时间。 worker_id
Integer 角色。可选值如下： 0：打标者 1：审核者 2：团队管理者 3：数据集拥有者 status Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下： 0：未发送邀请邮件 1：已发送邀请邮件但未登录 2：已登录 3：标注成员已删除 update_time Long 更新时间。 worker_id
"batch", "cluster_id" : "8abf68a969c3cb3a0169c4acb24b****", "config" : [ { "model_id" : "598b913a-af3e-41ba-a1b5-bf065320f1e2", "specification"
集和测试集的大小分别为(50000，3，32，32)和(10000，3，32，32)。 考虑到下载cifar10数据集较慢，基于torch生成类似cifar10的随机数据集，训练集和测试集的大小分别为(5000，3，32，32)和(1000，3，32，32)，标签仍为10类，指定custom_data
无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据部署在线服务生成的服务对象进行查询服务监控 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts.session import Session from modelarts.model import
训练结束。训练结束以后“/cache”目录的内容会自动被清空。 优化方式 以TensorFlow代码为例。 优化前代码如下所示： 1 2 3 4 ... tf.flags.DEFINE_string('data_url', '', 'dataset directory.') FLAGS
com/miniconda/Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64.sh && \ chmod 777 Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64.sh && \ bash Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64
集群转发模式：iptables|ipvs huawei-npu npu-driver volcano 插件版本匹配关系请见表3。 ascend-snt3 操作系统：EulerOS 2.5 架构类型：x86 集群类型：CCE Standard 集群版本：v1.23|v1.25 集
"7b22482a-a4cb-4b46-e3b3-6a793a47967e", "url" : "https://authoring-modelarts-xxxxx.xxxxx.com/f9937afa-631e-4a8f-a8f7-3b6c800585f0/lab", "workspace_id"
"data_source" : { "type" : "DATASET", "source" : "X6c3N3eztX7cr3Arvqu" }, "template" : { "id" : "sys_data_analyse", "operator_params"
notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景1：查询当前用户所有服务 1 2 3 4 5 6 from modelarts.session import Session from modelarts.model import
{ "key" : "k2", "value" : "v2" }, { "key" : "k3", "value" : "v3" }, { "key" : "k4", "value" : "v4" } ] } 响应示例 无
1 2 3 4 5 6 7 { "predicted_label": "flower", "scores": [ ["rose", 0.99], ["begonia", 0.01] ] } 配置文件 1 2 3 4 5
