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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。
} }, "status" : { "resources" : { "available" : { "nodePool" : "nodepool-1", "flavor" : "modelarts.vm.2u4g.dcc
{ "name": "new_name", "description": "update description", "auth_type":"INTERNAL", "grants": [ {"user_id": "aa7efa8801024da08a7fa92dc0
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。
} }, "status" : { "resources" : { "available" : { "nodePool" : "nodepool-1", "flavor" : "modelarts.vm.2u4g.dcc
from msprobe import * GradComparator.compare_distributed("配置文件里写的dump_path",
请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3b593a3dc/tags/delete { "tags" : [ { "key" : "dev", "value
/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。
/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。
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。
https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3b593a3dc/tags/create { "tags" : [ { "key" : "test", "value
docker pull {image_url} Step3 上传代码包和权重文件 上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-xxx.zip到容器中，包获取路径请参见表1。
\ -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \ -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \ -v /etc/ascend_install.info
下载后的源码文件结构如下： AscendSpeed/ |──ascendcloud_patch/ # 针对昇腾云平台适配的功能补丁包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本 |——src/
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startOrStopNodesService 添加用户访问密钥 service addAkSk 删除用户访问密钥 service deleteAkSk 创建专属资源池 cluster createCluster 删除专属资源池 cluster deleteCluster 添加专属资源池节点 cluster addClusterNode
startOrStopNodesService 添加用户访问密钥 service addAkSk 删除用户访问密钥 service deleteAkSk 创建专属资源池 cluster createCluster 删除专属资源池 cluster deleteCluster 添加专属资源池节点 cluster addClusterNode
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