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description="dataset version from label task") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 版本名称，必须是中文、字母、数字、下划线或中划线组成的合法字符串，长度为1-32位。 version_format
delete_dataset(session, dataset_id="68ZXdK6CZwgvUICOOdC") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象，初始化方法请参见Session鉴权。 dataset_id 是 String 数据集的ID。
d8376232f6bd") print(sample_info) # 打印样本的详细信息 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 sample_id 是 String 样本ID。 父主题： 样本管理
# 构建镜像 │ └── qwen-vl_install.sh # 安装模型运行环境 │ └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码
4VJKcivuioCU") print(task_info) # 打印导入任务的详细信息 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 是 String 导入任务的任务ID。 父主题： 导入任务管理
JOBSTAT_SUBMIT_MODEL_FAILED，提交模型失败。 17 JOBSTAT_DEPLOY_SERVICE_FAILED，部署服务失败。 18 JOBSTAT_CHECK_INIT,审核作业初始化。 19 JOBSTAT_CHECK_RUNNING，审核作业正在运行中。
obs/{training_job_id}/autosearch-trials/{trial_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String
xdkSAGKVN2jD") print(task_info) # 查询导出任务的详细信息 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 是 String 导出任务的任务ID。 父主题： 导出任务管理
易识别）。 confidence：可选字段，标注目标的置信度，取值范围0-1之间。 bndbox：必选字段，标注框的类型，标注信息请参见 表2 。 表2 标注框类型描述 type 形状 标注信息 bndbox 矩形框 左上和右下两个点坐标。 <xmin>100<xmin> <ymin>100<ymin>
执行以下命令，下载代码。 git clone https://github.com/facebookresearch/DiT.git cd Dit 执行以下命令，安装依赖项。 pip install diffusers==0.28.0 accelerate==0.30.1 timm==0.9.16 准备数据集。
p7ObRs6LaR") print(version_info) # 打印数据集版本的详情 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 version_id 是 String 数据集版本ID。 父主题： 数据集版本管理
cf522c10a1b") dataset.delete_samples(samples) 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 samples 是 List of String 待删除的样本ID列表。 父主题： 样本管理
s/{training_job_id}/tasks/{task_id}/save-image-job 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String
update_dataset(dataset_name = "new-dataset-name") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_name 否 String 新的数据集名称。 description 否 String 数据集描述信息。 父主题：
修改为指定模型，如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3
为指定模型，如"llama"。 2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3
--output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：moss-003-sft-data）。 --tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'
--output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）。 --tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'
--output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：moss-003-sft-data）。 --tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'
--output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）。 --tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'
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