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kubectl exec -it {pod_name} bash conda create --name awq --clone PyTorch-2.1.0 conda activate awq pip uninstall ascend-vllm vllm transformers
cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 （可选，如果选择使用humaneval数据集） pip install -e .
cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 （可选，如果选择使用humaneval数据集） pip install -e .
description String 版本描述信息。 export_images Boolean 发布时是否导出图片到版本输出目录。
右侧可以选择使用“富文本编辑器”或“markdown”方式编辑内容，也可上传附件，支持rar，zip，doc，docx，xls，xlsx，ppt，pptx，pdf，txt格式的附件，单个附件大小不超过20M，最多可传5个附件。
{ 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title': 'April', 'text': 'April is the fourth month...' }
20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24：基于translate的数据增强与原图预测结果不一致。
软件配套版本 表1 获取软件 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。
sys.path.append执行完毕之后再导入其他模块 from module_dir import module_file 训练作业导入模块时日志出现“ImportError: No module named xxx”的报错，请添加如下代码安装依赖包： import os os.system('pip
cv2库读取文件，请您尝试如下方法： cv2.imdecode(np.fromstring(mox.file.read(img_path), np.uint8), 1) 在MXNet环境下使用torch包，请您尝试如下方法先进行导包： import os os.sysytem('pip
ModelArts用户指南（Studio） ModelArts Lite Server 面向云主机资源型用户，基于裸金属服务器进行封装，可以通过弹性公网IP直接访问操作服务器。
kubectl exec -it {pod_name} bash conda create --name awq --clone PyTorch-2.1.0 conda activate awq pip uninstall ascend-vllm vllm transformers
表11 NetworkMetadataAnnotations 参数 参数类型 描述 os.modelarts/description String 网络资源描述，用于说明用于某种场景。不能包含字符!<>=&"'。
obs:object:AbortMultipartUpload obs:object:GetObjectAcl obs:object:GetObjectVersionAcl obs:bucket:PutBucketAcl obs:object:PutObjectAcl 从OBS导入模型
准备代码 准备AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip和AscendCloud-OPP-6.3.905-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。
ip String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。 port String 用户GaussDB(DWS)集群的端口。 queue_name String 表格数据集，DLI队列名。 subnet_id String MRS集群的子网ID。
description String 数据处理任务的版本描述。 duration_seconds Integer 数据处理任务的运行时间，单位秒。 inputs Array of ProcessorDataSource objects 数据处理任务的输入通道。
在alpha环境下安装torch2.0，使用清华PIP源完成。
（文本三元组） AUDIO_CLASSIFICATION （声音分类） SPEECH_CONTENT （语音内容）SPEECH_SEGMENTATION （语音分割） TABLE （表格数据） VIDEO_ANNOTATION （视频标注） description 版本描述信息。
20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24：基于translate的数据增强与原图预测结果不一致。
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