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custom为自定义数据集。 --tokenizer：tokenizer路径，可以是huggingface的权重路径。backend取值是openai时，tokenizer路径需要和推理服务启动时--model路径保持一致，比如--model /data/nfs/model/llama_7b，
benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。
Cluster网络 购买资源池后，需要弹性公网IP并进行网络配置，配置网络后可通过公网访问集群资源。 2 配置kubectl工具 kubectl是Kubernetes集群的命令行工具，配置kubectl后，您可通过kubectl命令操作Kubernetes集群。 3 配置Lite Cluster存储
{ "algorithm_type" : "fast"} } 只有“task_type”填写“auto-label”才表示创建的是智能标注任务。 返回状态码为“200 OK”，响应Body如下所示： { "task_id": "7eAtpiNSaI1mCHJK3SJ"
classfication 1.0：文本和标注分离，文本分类的标注对象和标注文件均为文本文件，并且以行数进行对应，如标注文件中的第一行表示的是标注对象文件中的第一行的标注。 例如，标注对象“COMMENTS_20180919_114745.txt”的内容如下所示。 手感很好，反应速度很快，不知道以后怎样
然后通过如下示例代码，实现了“saved_model”格式模型的加载推理。 当前推理基础镜像使用的python的logging模块，采用的是默认的日志级别Warning，即当前只有warning级别的日志可以默认查询出来。如果想要指定INFO等级的日志能够查询出来，需要在代码中指
其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写： ma_endpoint为ModelArts的终端节点。 project_id为用户的项目ID。 “X-auth-Token”的值是上一步获取到的Token值。 返回状态码为“200”，响应Body如下所示： { "current": 0, "data": [ {
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