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”时,通过Cloud Shell功能登录训练作业worker-0实例,使用curl {sfs-turbo-endpoint}:{port}命令检查port是否正常打开,SFS Turbo所需要入方向的端口号为111、445、2049、2051、2052、20048,具体请参见创建文件系统的“安全组”参数。Cloud
ponse页签中查看response的信息。 如果是方式2可以根据不同的工具查看response header及body信息,比如CURL命令可以通过-I选项查看response header。 如果查看到的response header中Server字段为ModelArts且response
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM,如果是使用命令行的方式,指定--quantization "gptq"参数,其他参数请参考步骤六 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM,如果是使用命令行的方式,指定--quantization "gptq"参数,其他参数请参考Step3 创建服务启动脚本 python -m vllm.entrypoints
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM,如果是使用命令行的方式,指定--quantization "gptq"参数,其他参数请参考Step3 创建服务启动脚本 python -m vllm.entrypoints
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM,如果是使用命令行的方式,指定--quantization "gptq"参数,其他参数请参考Step6 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints
"ccd05d1a553b4e188ea878e7dcb85e47" } 状态码 状态码 描述 200 删除工作空间成功的响应参数。 错误码 请参见错误码。 父主题: 工作空间管理
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM,如果是使用命令行的方式,指定--quantization "gptq"参数,其他参数请参考Step3 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM,如果是使用命令行的方式,指定--quantization "gptq"参数,其他参数请参考步骤六 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints
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则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。 运行命令示例: 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv)
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"minute" } ] } 状态码 状态码 描述 200 查询工作空间配额成功的响应参数。 错误码 请参见错误码。 父主题: 工作空间管理
自动化搜索作业的框架代码目录,需要提供一个OBS路径。如:“obs://bucket/files/”。 command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。例如python train.py。 parameters Array of Parameter objects 训练作业的运行参数。 policies
"***05d1a553b4e188ea878e7dcb85***" } 状态码 状态码 描述 200 修改工作空间成功的响应参数。 错误码 请参见错误码。 父主题: 工作空间管理
} } } } ] } 状态码 状态码 描述 200 OK。 错误码 请参见错误码。 父主题: 节点池管理
BadRequest 403 Forbidden 500 InternalServerError 错误码 请参见错误码。 父主题: 工作空间管理