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生成式回答是对整体进行评测，少一个字符就可能会导致判断错误）时，max_out_len设置建议长一些，比如512，至少包含第一个回答的全部字段。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度。 eval_datasets：评测数据集和评测方
String 调用失败时的错误信息，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。 error_solution String 调用失败时的提示解决信息，调用成功时无此字段。 父主题： 训练作业
表示消息的内容，类型为list。单图单轮对话content必须包含两个元素，第一个元素type字段取值为text，表示文本类型， text字段取值为输入问题的字符串。 第二个元素`type`字段取值为image_url， 表示图片类型，image_url字段取值为是输入图片的base64编码。 max_tokens
表示消息的内容，类型为list。单图单轮对话content必须包含两个元素，第一个元素type字段取值为text，表示文本类型， text字段取值为输入问题的字符串。 第二个元素`type`字段取值为image_url， 表示图片类型，image_url字段取值为是输入图片的base64编码。 max_tokens
String 调用失败时的错误信息，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。 error_solution String 调用失败时的提示解决信息，调用成功时无此字段。 父主题： 训练作业
生成式回答是对整体进行评测，少一个字符就可能会导致判断错误）时，max_out_len设置建议长一些，比如512，至少包含第一个回答的全部字段。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度。 eval_datasets：评测数据集和评测方
生成式回答是对整体进行评测，少一个字符就可能会导致判断错误）时，max_out_len设置建议长一些，比如512，至少包含第一个回答的全部字段。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度。 eval_datasets：评测数据集和评测方
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生成式回答是对整体进行评测，少一个字符就可能会导致判断错误）时，max_out_len设置建议长一些，比如512，至少包含第一个回答的全部字段。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度。 eval_datasets：评测数据集和评测方
同认证方式的地址， 对header的组织也不同，具体如下： IAM/AKSK认证方式：需要在header的X-Auth-Token字段上填入该租户在该region的domain级别的token。具体指导参见链接：获取IAM用户Token。 APP认证的方式：APP认证方式又可以细
使用模板导入模型与不使用模板导入这两类导入方式的Body参数要求不一样。以下Body参数说明中以模板参数表示适合使用模板导入模型时填写的参数，非模板参数表示适合不使用模板导入时填写的参数，公共参数表示与导入方式无关的参数。 使用模板导入模型时(model_type为Template)，template字段必填，source_location不需要填。
用awq、smoothquant或者gptq加载的量化权重，根据量化方式选择对应参数，可选awq，smoothquant，gptq。 distributed_executor_backend是开启多进程服务方式，选择ray开启。 model：模型启动模式，可选vllm，opena
支持从OBS中导入新的数据，导入方式包括目录导入和Manifest文件导入。 dataset.import_data(path=None, anntation_config=None, **kwargs) 不同类型的数据集支持的导入方式如表1所示。 表1 不同数据集支持的导入方式 数据集类型 OBS目录导入
创建处理任务 功能介绍 创建处理任务，支持创建“特征分析”任务和“数据处理”两大类任务。可通过指定请求体中的复合参数“template”的“id”字段来创建某类任务。 “特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征，如模糊度、亮度进行分析，并绘制可视化曲线，帮助处理数据集。 “数据处理
仅当授权类型为委托时，需要该字段。 type String 授权类型。推荐使用委托方式。 可选值： agency：委托 credential：访问密钥（AK/SK） content String 授权内容。 当授权类型是委托，该字段为委托名称。 当授权类型是访问密钥，该字段为访问密钥ID（AK）。
libgoogle-glog-dev liblmdb-dev libatlas-base-dev librdmacm1 libcap2-bin libpq-dev mysql-common net-tools nginx openslide-tools openssh-client openssh-server
error: Expected 4 field 原因分析 csv中文件的每一行的列数不相等。 处理方法 可以使用以下方法处理： 校验csv文件，将多出字段的行删除。 在代码中忽略错误行，参考如下： import pandas as pd pd.read_csv(filePath,error_bad_lines=False)
-> list 当类型为PlaceholderType.ENUM时，enum_list字段不能为空。 当类型为PlaceholderType.LIST时，placeholder_format字段不能为空，且只能填写str/int/float/bool，用来表示list中的数据类型。
启动推理服务 本章节主要介绍大语言模型的推理服务启动方式，包括离线推理和在线推理2种方式。 离线推理 编辑一个python脚本，脚本内容如下，运行该脚本使用ascend-vllm进行模型离线推理。 from vllm import LLM, SamplingParams def
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