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\ -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \ -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \ -v /etc/ascend_install.info
表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 插件代码包 AscendCloud-3rdAIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名的实际时间为准。
"b11ae87581b04b5284aa92b0d4ae332c", "app_secret" : "cb5d1b57368b4f129b635332a03bf0e3", "user_id" : "04f258c8fb00d42a1f65c00df88cc4dc
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depth：必选字段，图片的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割。 object 是 表示物体检测信息，多个物体标注会有多个object体。 name：必选字段，标注内容的类别。 pose：必选字段，标注内容的拍摄角度。
\ -v /usr/local/sbin/npu-smi:/usr/local/sbin/npu-smi \ -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \ -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local
{ "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
AscendCloud-OPP-6.3.905-xxx.zip 推理依赖的算子包。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。
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。
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
{ "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",
/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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