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"category": "Brainstorming" } 若用户希望将 MOSS 数据集的 Excel 格式转换为，json 格式。可使用代码中提供的 scripts/tools/ExcelToJson.py 工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx
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获取模型软件包，并上传到机器SFS Turbo的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6.3.910-xxx.zip，并直接进入到llm_inference/ascend_vllm文件夹下面 unzip
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获取模型软件包，并上传到机器SFS Turbo的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6.3.911-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.911-xxx.zip，并直
task timeout. The %s-minute limit is over. imagePacker构建镜像有超时时间限制，请精简代码，提高编译效率。FAQ 正常 模型描述已更新。 Model description updated. - 正常 模型运行时依赖未更新。 Model
建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.910-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.910-xxx
越大，生成文本的多样性就越高。 1 top_k 选择在模型的输出结果中选择概率最高的前K个结果。 20 在对话框中输入问题，查看返回结果，在线体验对话问答。 图7 体验模型服务 后续操作 如果不再需要使用此模型服务，建议清除相关资源，避免产生不必要的费用。 在MaaS服务的“模型
建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} Step3 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.908-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.908-xxx
建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-LLM-6.3.909-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-6.3.909-xxx
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output_path="/home/xxx") 运行结果将存储在output文件夹中，如果用户指定了output_path，会指定位置保存，如果不指定则在当前代码执行目录生成文件夹保存输出。整体运行的结果都存放在output文件夹中，每转一次模型就会根据模型名称以及相关参数生成结果文件，如下图所示。
关闭“内容审核”开关，需要在弹窗中确认是否停用内容审核服务，勾选后，单击“确定”关闭。 复制调用示例，修改参数后用于业务环境调用模型服务API。 Python示例代码如下所示： 使用普通requests包调用。 import requests import json if __name__ == '__main__':
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