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damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递，但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model
请求参数如表2所示。 表2 请求参数 参数 是否必选 参数类型 说明 job_desc 否 String 对训练作业的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 config 是 Object 创建训练作业需要的参数。详情参见表3。 表3 config属性列表 参数 是否必选
更加确定性，较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream 否 False Bool 是
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递，但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model
算法名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线和中划线的名称。 description 否 String 对算法的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 workspace_id 否 String 指定算法所处的工作空间，默认值为“0”。“0” 为默认的工作空间。
算法名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线和中划线的名称。 description 否 String 对算法的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 workspace_id 否 String 指定算法所处的工作空间，默认值为“0”。“0” 为默认的工作空间。
调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。 engines engines结构数组 引擎规格参数列表，如表4所示。 表4 engines属性列表说明 参数 参数类型 说明 engine_type integer 训练作业的引擎类型。
更加确定性，较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream 否 False Bool 是
String 服务ID。 service_name String 服务名称。 monitors 服务的infer_type对应的monitor结构数组 监控信息详情。 表2 real-time monitor结构 参数 参数类型 描述 model_id String 模型ID。 model_name
t，每个元素都是一个字典，包含"name"和"value"两个字段，以"–name=value"的形式传递给训练启动文件。value支持字符串，整数，布尔等类型。对于布尔类型，建议用户在训练脚本中使用action='store_true'的形式来解析。 framework_typ
更加确定性，较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream 否 False Bool 是
DatasetProperties 属性 描述 是否必填 数据类型 dataset_name 数据集的名称，只能是中文、字母、数字、下划线或中划线组成的合法字符串，长度为1-100位。 是 str、Placeholder dataset_format 数据集格式，默认为0，表示文件类型。 否 0：文件类型
NODE_PORTS：仅在服务入口实例生效，用于与全量推理实例、增量推理实例的信息交互。该参数入参为形如{port1},{port2},{portn}的字符串，与全量或增量推理实例启动的--port参数相关。--port表示服务部署的端口。每个全量/增量推理实例基于配置的端口号(--port)启动服务，并按照global
别”可添加多个标签类别，一个标签类别可以包含多个标签。“标签类别”和“标签名”只能是中文、字母、数字、英文句号、下划线或中划线组成的合法字符串。长度为1～256字符。 设置标签类别：在“标签类别”输入标签类别的名称。 设置标签名称：在“标签名”输入标签名称。 添加标签：单击“添加标签”可增加多个标签。
String 工作流的一次执行中一个节点的执行ID。 请求参数 无 响应参数 状态码：200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 [数组元素] Array of WorkflowStepMetric objects 工作流节点度量信息。 表3 WorkflowStepMetric
total_count Integer 不分页的情况下，符合查询条件的总模型数量。 count Integer 模型数量。 models model结构数组 模型元数据信息。 表3 model结构 参数 参数类型 描述 model_id String 模型ID。 model_name String
更加确定性，较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream 否 False Bool 是
whl" } ] } ] 模型配置文件的“dependencies”支持多个“dependency”结构数组以list形式填入。 示例如下： "dependencies": [ { "installer": "pip", "packages":
更加确定性，较高的值使模型更加随机。0表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream 否 False Bool 是
算法名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线和中划线的名称。 description String 对算法的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 workspace_id String 指定算法所处的工作空间，默认值为“0”。“0” 为默认的工作空间。
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