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执行精度测试启动脚本opencompass.sh，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。请确保${work_dir} 已经通过export设置。 vllm_path=${vllm_path} \ service_port=${service_port} \ max_out_len=${max_out_len}
执行精度测试启动脚本opencompass.sh，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。请确保${work_dir} 已经通过export设置。 vllm_path=${vllm_path} \ service_port=${service_port} \ max_out_len=${max_out_len}
返回多条正常结果。 约束与限制： 不使用beam_search场景下，n取值建议为1≤n≤10。如果n>1时，必须确保不使用greedy_sample采样。也就是top_k > 1; temperature > 0。 使用beam_search场景下，n取值建议为1<n≤10。如果n=1，会导致推理请求失败。
返回多条正常结果。 约束与限制： 不使用beam_search场景下，n取值建议为1≤n≤10。如果n>1时，必须确保不使用greedy_sample采样。也就是top_k > 1; temperature > 0。 使用beam_search场景下，n取值建议为1<n≤10。如果n=1，会导致推理请求失败。
services is the same. 部署服务失败，服务的模型版本不能相同。 更正模型版本列表，使模型版本无重复。 400 ModelArts.3518 The {service_type} service has not been enabled or authorized. {类型}服务未开通或未授权。
ModelArts数据管理支持哪些格式？ 不同类型的数据集支持不同的功能。 数据集类型 标注类型 创建数据集 导入数据 导出数据 发布数据集 修改数据集 管理版本 自动分组 数据特征 文件型 图像分类 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 物体检测 支持 支持 支持 支持 支持
表示创建Notebook实例。 modelarts:trainJob:create：此策略项表示创建训练作业。 modelarts:service:create：此策略项表示创建推理服务。 给子账号配置权限：限制使用公共资源池 使用主用户账号登录管理控制台，单击右上角用户名，在下
执行精度测试启动脚本opencompass.sh，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。请确保${work_dir} 已经通过export设置。 vllm_path=${vllm_path} \ host=$host \ service_port=${service_port} \ max_out_len=${max_out_len}
执行精度测试启动脚本opencompass.sh，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。请确保${work_dir} 已经通过export设置。 vllm_path=${vllm_path} \ host=$host \ service_port=${service_port} \ max_out_len=${max_out_len}
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返回多条正常结果。 约束与限制： 不使用beam_search场景下，n取值建议为1≤n≤10。如果n>1时，必须确保不使用greedy_sample采样。也就是top_k > 1; temperature > 0。 使用beam_search场景下，n取值建议为1<n≤10。如果n=1，会导致推理请求失败。
集支持的所有标签信息。 修改标注 当数据完成标注后，您还可以进入已标注页签，对已标注的数据进行修改。 基于图片修改 在标注作业详情页面，单击“已标注”页签，然后在图片列表中选中待修改的图片（选择一个或多个）。在右侧标签信息区域中对图片信息进行修改。 修改标签：在“选中文件标签”区
ces/{service_id}/predict/endpoints?type=host_endpoints 方式一：图形界面的软件获取服务的IP和端口号 图6 接口返回示例 方式二：Python语言获取IP和端口号 Python代码如下，下述代码中以下参数需要手动修改： pro
发送请求的模块，在这里修改请求响应。目前支持vllm.openai，atb的tgi模板 ├── ... ├── eval_test.py # 启动脚本，建立线程池发送请求，并汇总结果 ├── service_predict
charging_mode String 计费模式。 COMMON：同时支持包周期和按需 POST_PAID：按需模式 PRE_PAID：包周期 cloud_server CloudServer object 云服务信息。 endpoints_response Array of Endpoints
charging_mode String 计费模式。 COMMON：同时支持包周期和按需 POST_PAID：按需模式 PRE_PAID：包周期 cloud_server CloudServer object 云服务信息。 endpoints_response Array of Endpoints
Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step3 启动训练脚本 请根据Step2 修改训练超参配置修改超参值后，再启动训练脚本。Llama2-70B建议为8机64卡训练。
charging_mode String 计费模式。 COMMON：同时支持包周期和按需 POST_PAID：按需模式 PRE_PAID：包周期 cloud_server CloudServer object 云服务信息。 endpoints_response Array of Endpoints
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