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类的实现。 GeneralPretrainHandler解析 GeneralPretrainHandler是处理预训练数据集的一个类，继承自BaseDatasetHandler，实现对alpaca格式预训练数据集的处理。 def _filter(self, sample):
LabelAttribute objects 标签的多维度属性，如标签为“音乐”，可能包含属性“风格”、“歌手”等。 name String 标签名称。 property LabelProperty object 标签基本属性键值对，如颜色、快捷键等。 type Integer 标签类型。可选值如下：
8080 if __name__ == '__main__': app.run(host="0.0.0.0", port=8080, ssl_context='adhoc') 在本地机器调试 自定义引擎的规范可以在安装有docker的本地机器上通过以下步骤提前验证： 将自定义引
√ 按标签名称更新单个标签 PUT /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/data-annotations/labels/{label_name} modelarts:dataset:updateDataset - √ √ 按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件
label_entity1 = dict() # 标签对象 label_entity1['name'] = "疾病" # 标签名称 label_entity1['type'] = 101 # 标签类型，101表示实体类型标签 label_entity2 = dict()
易用性：Ascend-vLLM简化了在大模型上的部署和推理过程，使开发者可以更轻松地使用它。 易开发性：提供了友好的开发和调试环境，便于模型的调整和优化。 高性能：通过自研特性和针对NPU的优化，如PD分离、前后处理、sample等，实现了高效的推理性能。 Ascend-vLLM架构 Ascend-vLLM架构图如下所示。
测过程，进一步可在平台上将迁移的模型一键部署成为在线服务向外提供推理服务，或者运行到自己的运行环境中。 MindSpore Lite 华为自研的AI推理引擎，后端对于昇腾有充分的适配，模型转换后可以在昇腾上获得更好的性能，配合丰富的适配工具链，降低迁移成本，该工具在推理迁移工作的
需指定op的值。可选值如下： OR：或操作 AND：与操作 表6 SearchLabel 参数 参数类型 描述 name String 标签名。 op String 多个属性之间的操作类型。可选值如下： OR：或操作 AND：与操作 property Map<String,Array<String>>
found 修改或删除标签任务中，传入的标签不存在 请检查标签名称是否正确。 400 ModelArts.4411 Label already exists 创建标签任务中，新建标签列表中包含已有的标签名 请确认标签名是否正确。 400 ModelArts.4412 Label shortcut
类的实现。 GeneralPretrainHandler解析 GeneralPretrainHandler是处理预训练数据集的一个类，继承自BaseDatasetHandler，实现对alpaca格式预训练数据集的处理。 def _filter(self, sample):
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LabelAttribute objects 标签的多维度属性，如标签为“音乐”，可能包含属性“风格”、“歌手”等。 name String 标签名称。 property LabelProperty object 标签基本属性键值对，如颜色、快捷键等。 type Integer 标签类型。可选值如下：
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在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账号中的AK和SK进行签名验证，确保通过授权的账号才能访问指定的OBS资源。 父主题： 准备工作
在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账号中的AK和SK进行签名验证，确保通过授权的账号才能访问指定的OBS资源。 父主题： 准备工作
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