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AccessKeyId=P19W9X830R1Z39P5X5M5&Expires=1606300137&x-obs-security-token=gQpjbi1ub3J0aC03jKj8N6gtS4VsdTTW3QFoHMtpMoFLtC...
表6 Docker部署参数数据结构说明 参数 参数类型 说明 namespace String SWR组织名称，全局唯一。 image_name String 镜像名称。 image_tag String 镜像标签。
snt9b-20240528150158-b521cc0 镜像发布到SWR，从SWR拉取 固件驱动：23.0.5 CANN：cann_8.0.rc2 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC2 如果用到CCE
请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 check_accept Boolean 是否验收通过，用于团队标注。
表4 DescribeSampleResp 参数 参数类型 描述 check_accept Boolean 是否验收通过，用于团队标注。可选值如下： true：验收通过 false：验收不通过 check_comment String 验收意见，用于团队标注。
可选样本状态如下： __ALL__：已标注 __NONE__：未标注 __UNCHECK__：待验收 __ACCEPTED__：验收通过 __REJECTED__：已驳回 __UNREVIEWED__：待审核 __REVIEWED__：已审核 __WORKFORCE_SAMPLED
表9 Docker部署参数数据结构说明 参数 参数类型 说明 namespace String SWR组织名称，全局唯一。 image_name String 镜像名称。 image_tag String 镜像标签。
cluster_id String 专属资源池ID。 instance_count Integer 模型部署的实例数，当infer_type为real-time时会返回此值。
当访问目录权限不足时，报如下错误 "error_code": "ModelArts.3567", "error_msg": "OBS error occurs because Access Denied."
pip install diffusers==0.28.0 accelerate==0.30.1 timm==0.9.16 准备数据集。 下载Kaggle官网提供的imagenet-mini数据集，解压之后文件大小4.1GB。
# Block the rest http_access deny all # Default port http_port 3128 设置主机目录和配置文件权限如下。
表8 Docker部署参数数据结构说明 参数 参数类型 说明 namespace String SWR组织名称，全局唯一。 image_name String 镜像名称。 image_tag String 镜像标签。
16 }, "failed_user" : { }, "total" : { "1606233612612" : 16, "1606320012681" : 16 }, "queuing" : { }, "success
result：文件处理结果，值为SUCCESSFUL或FAILED，分别代表成功与失败。 inference-loc：输出结果路径，result为SUCCESSFUL时有此字段，格式为“obs://{{桶名}}/{{对象名}}”。
SWR的权限有SWR FullAccess、SWR OperateAccess、SWR ReadOnlyAccess。但SWR FullAccess、SWR OperateAccess、SWR ReadOnlyAccess仅限容器镜像服务企业版使用，目前企业版已暂停公测。
success Boolean 授权或者取消授权是否成功。
表6 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 error_message 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。
关闭ext4文件系统的dir_index属性，具体可参考：https://access.redhat.com/solutions/29894，（可能会影响文件检索性能）。
具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数，并且创建一个数据集用于校准量化的权重，以及一个tokenizer
具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数，并且创建一个数据集用于校准量化的权重，以及一个tokenizer
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