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{ "comments" : [ { "worker_id" : "8c15ad080d3eabad14037b4eb00d6a6f", "sample_id" : "09ac49d5b06385849c8769fdcf0f6d60", "accept"
可选值如下： true：执行成功 false：执行失败 请求示例 批量删除标注团队成员 { "workers" : [ "89d4ae38431b8905449821605abdc3a9", "a2abd3f27b4e92c593c15282f8b6bd29" ] } 响应示例
inputs Array of ProcessorDataSource objects 数据处理任务的输入通道列表，与data_source二选一。 is_current Boolean 当前任务是否是该版本的同类型任务中的最新任务。 name String 数据处理任务名称。
"b11ae87581b04b5284aa92b0d4ae332c", "app_secret" : "cb5d1b57368b4f129b635332a03bf0e3", "user_id" : "04f258c8fb00d42a1f65c00df88cc4dc
请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3b593a3dc/tags/delete { "action" : "delete", "tags" : [ {
请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/pools/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3b593a3dc/tags 响应示例 状态码： 204 标签列表。
transformers==4.42 --upgrade 问题6：部署在线服务报错starting container process caused "exec: \"/home/mind/model/run_vllm.sh\": permission denied" 解决方法：修改AscendCloud
} }, "status" : { "resources" : { "available" : { "nodePool" : "nodepool-1", "flavor" : "modelarts.vm.2u4g.dcc
准备代码 准备AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip和AscendCloud-OPP-6.3.905-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。
log_report_channels 否 Array of LogReportPipeline objects 日志通道组。没有配置或者数组长度为0时部署代表未启用LTS日志对接。开启后不支持修改。
from msprobe import * GradComparator.compare_distributed("配置文件里写的dump_path",
/AscendCloud-LLM/llm_tools/AutoAWQ bash build.sh 运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。
{ "name": "new_name", "description": "update description", "auth_type":"INTERNAL", "grants": [ {"user_id": "aa7efa8801024da08a7fa92dc0
/AscendCloud-LLM/llm_tools/AutoAWQ bash build.sh 运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。
/AscendCloud-LLM/llm_tools/AutoAWQ bash build.sh 运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。
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conda activate python-3.9.10 bash install.sh 在/home/ma-user/AscendCloud/AscendCloud-LLM/llm_tools/llm_evaluation/benchmark_eval目录下安装依赖。
请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3b593a3dc/tags/delete { "tags" : [ { "key" : "dev", "value
https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3b593a3dc/tags/create { "tags" : [ { "key" : "test", "value
保障用户训练作业的长稳运行 提供训练作业断点续训与增量训练能力，即使训练因某些原因中断，也可以基于checkpoint接续训练，保障需要长时间训练的模型的稳定性和可靠性，避免重头训练耗费的时间与计算成本 支持训练数据使用SFS Turbo文件系统进行数据挂载，训练作业产生的中间和结果等数据可以直接高速写入到
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