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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
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。 步骤七
worker_id String 标注成员ID。 workforce_id String 所属标注团队ID。 请求示例 查询团队标注任务详情 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/{workforce_task_id}
令安装配置Agent。其它region的安装请参考单台主机下安装Agent。 cd /usr/local && curl -k -O https://obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/uniagent-cn-north-4/script/agent_install
"best_of":2, "length_penalty":2 }' 服务的API与vLLM官网相同，此处介绍关键参数。详细参数解释请参见官网https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html。 表1 请求服务参数说明 参数 是否必选
token。 请求示例 停止uuid为3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347的训练作业。 POST https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/cf63aba9-63b1-4219-b717-708a2665100b/actions
408d-8ba0-ec08048c45ed的算法，该算法未定义inputs与outputs，规格选用的是gpu免费规格。 POST https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs { "kind" : "job", "metadata"
token。 请求示例 如下以查询uuid为3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347的训练作业为例。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347
token。 请求示例 查询训练作业。设置查询训练作业限制个数为1，查询作业名称中包含trainjob的所有训练作业数据。 POST https://endpoint/v2/{project_id}/training-job-searches?limit=1 { "offset"
3]和[100,200]均合法。 说明：只有当样本的标签列表包含物体检测标签时，此字段必选。 请求示例 获取智能标注（主动学习）任务信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/tasks/{task_id} 响应示例
价格。 请求示例 创建Workflow工作流。设置工作流名称为“graph-test-has-condition-step”。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows { "name" : "graph-test-has-condition-step"
3]和[100,200]均合法。 说明：只有当样本的标签列表包含物体检测标签时，此字段必选。 请求示例 分页查询智能标注或自动分组任务列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/tasks?offset=0&limit=10
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