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String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 查询资源池的节点列表。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodes { } 响应示例 状态码：
String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 查询节点池的节点列表。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodepools/{nodepool_name}/nodes
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 查询资源规格列表。 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/resourceflavors { } 响应示例 状态码： 200 OK。
Integer GPU卡数。 gpu_memory String GPU内存。 type String GPU类型。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/{id}/flavors 响应示例 状态码： 200 OK
管理控制台上传时，单张图片的大小不能超过5MB，单次上传的图片总大小不能超过8MB，数据量大时推荐使用OBS Browser+上传 。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成，且不超过32位的字符串。 表1 PASCAL VOC格式说明 字段 是否必选 说明 folder
希望了解ModelArts的权限控制能力细节，期望理解其概念和实操方法。 ModelArts的大部分权限管理能力均基于统一身份认证服务（Identity and Access Management，简称IAM）来实现，在您继续往下阅读之前，强烈建议您先行熟悉IAM基本概念，如果能完整理解IAM的所有概念，将更加有助于您理解本文档。
如果推理需要使用npu加速图片预处理，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本里面。内容如下： git clone https://gitee.com/ascend/vision.git vision_npu cd vision_npu git checkout
Abnormal：SFS连通状态异常 ipAddr String SFS Turbo的访问地址。 请求示例 查询资源池列表。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools { } 响应示例 状态码： 200 OK。 { "kind"
the accompanying paper. # Once you have read this disclaimer and taken appropriate precautions, # uncomment the following line and proceed at
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curl http://0.0.0.0:9999/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "test_server_demo",
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 否 String 标签名称。 property 否 LabelProperty object 标签基本属性键值对，如颜色、快捷键等。 type 否 Integer
描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/{training_job_id}/events?o
NFS检查文件权限操作拥塞时间 ma_node_mountstats_access_backlog_wait Access is an NFS operation that checks the access permissions of a file or directory for
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 删除网络。 DELETE https://{endpoint}/v1/{project_id}/networks/{network_name} { } 响应示例 状态码：
使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一：使用公开数据集 ShareGPT下载地址: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered
使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一：使用公开数据集 ShareGPT下载地址: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered
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nt量化或使用GPTQ量化章节对模型做量化处理。 参数定义和使用方式与vLLM0.5.0版本一致，此处介绍关键参数。详细参数解释请参见https://github.com/vllm-project/vllm/blob/main/vllm/engine/arg_utils.py。 Step7
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