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获取方法请参见获取项目ID和名称。
上传方法请参考上传数据和算法至OBS（首次使用时需要）。 父主题： 多机多卡
Estimator.get_train_instance_types(session=session) print(info) 参数说明 表1 get_train_instance_types参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象，初始化方法请参考
处理方法 按照issues中的说明，应该是环境中的库冲突了，因此在启动脚本最开始之前，添加如下代码。
解决方法 在VS Code中使用命令方式进行远程连接时，增加参数"-o StrictHostKeyChecking=no" ssh -tt -o StrictHostKeyChecking=no -i ${IdentityFile} ${User}@${HostName} -p $
获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。
处理方法 参数定义中增加该参数的定义，代码示例如下： parser.add_argument('--init_method', default='tcp://xxx',help="init-method") 通过使用解析方式args, unparsed = parser.parse_known_args
解决方法 使用状态为告警的服务进行预测，可能存在预测失败的风险，请从以下4个角度进行排查，并重新部署。 后台预测请求过多。 如果您使用API接口进行预测，请检查是否预测请求过多。大量的预测请求会导致部署的在线服务进入告警状态。 业务内存不正常。
解决方法 找到原始镜像重新构建环境。建议使用干净的基础镜像，最小化的安装运行依赖内容，并进行安装后的软件缓存清理，然后保存镜像。 父主题： 自定义镜像故障
（1）已卸载原有版本NVIDIA驱动和CUDA版本，且已安装新版本的NVIDIA驱动和CUDA版本 （2）执行nvidia-smi失败，提示Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch 处理方法 执行命令：lsmod
获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 execution_id 是 String 工作流执行ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除Workflow Execution。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 worker_id 是 String 标注团队成员ID。 workforce_id 是 String 标注团队ID。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_id 是 String 标注团队ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 标注团队描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。
图像分类是根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。
tokenizer=tokenizer, group_size=-1, damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 加载要量化的模型，并将gptq_config传递给from_pretrained()方法
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 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。
处理方法 不管是用方式1还是方式2，要判断是否是模型服务返回的不合预期的结果都需要获取到本次推理请求的response header及response body。 如果是方式1，可以通过浏览器的开发者工具获取到推理请求的response信息。
tokenizer=tokenizer, group_size=-1, damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 加载要量化的模型，并将gptq_config传递给from_pretrained()方法
tokenizer=tokenizer, group_size=-1, damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 加载要量化的模型，并将gptq_config传递给from_pretrained()方法
tokenizer=tokenizer, group_size=-1, damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 加载要量化的模型，并将gptq_config传递给from_pretrained()方法
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