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在左上角的服务列表中，选择ModelArts服务，进入ModelArts管理控制台。 在ModelArts管理控制台，可正常创建Notebook、训练作业、注册镜像。 验证SFS权限。 在左上角的服务列表中，选择SFS服务，进入SFS管理控制台。 在SFS管理控制台，在SFS Turbo中单击右上
value：具体的对话内容。 system：系统提示词，用来为整个对话设定场景或提供指导原则。 tools：描述可用的外部工具或功能的信息，这些工具可能被模型用来执行某些任务或获取更多信息。 [ { "conversations": [ {
准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
效期为24小时，需要使用同一个Token鉴权时，可以缓存起来，避免频繁调用。 AK/SK认证：使用AK/SK对请求进行签名，在请求时将签名信息添加到消息头，从而通过身份认证。AK/SK签名认证方式仅支持消息体大小12M以内，12M以上的请求请使用Token认证。 APP认证：在请
kv_cache_scales.json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下： 注意： 1、 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本
json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中d
准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
表8 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 服务内部错误码。 error_msg String 错误信息。 请求示例 更新模型服务单个属性。 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/{service_id}/property
划线和下划线，长度为1-64位。 workforces_config 否 WorkforcesConfig object 团队标注任务团队信息：委托团队管理员分配，或指定团队自行分配。 表3 WorkforcesConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 agency 否 String
json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 1、抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本
执行步骤3完成整个视频的标注。 单击界面右上角的“标注列表”，在“当前文件标签”的详情页将呈现当前视频带标注的时间点。 图3 当前文件标签信息 单击页面左上角“返回数据标注预览”，页面将自动返回标注作业详情页面，同时，标注好的视频将呈现在“已标注”页签下。 常见问题 Q：视频数据集无法显示或者无法播放视频？
json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中d
需要注意的是，如果您的模型需指定CPU或GPU上运行时，请根据runtime的后缀信息选择，当runtime中未包含cpu或gpu信息时，请仔细阅读“推理支持的AI引擎”中每个runtime的说明信息。 metrics 否 object数据结构 模型的精度信息，包括平均数、召回率、精确率、准确率，metrics
redicate，宾语/Object）结构化知识的场景，标注时不但可以标注出语句当中的实体，还可以标注出实体之间的关系，其在依存句法分析、信息抽取等自然语言处理任务中经常用到。在开始标注之前，您需要了解： 标注作业对应的“实体标签”和“关系标签”已定义好。“关系标签”需设置对应的
AK/SK签名认证方式仅支持消息体大小12M以内，12M以上的请求请使用Token认证。 AK/SK认证就是使用AK/SK对请求进行签名，在请求时将签名信息添加到消息头，从而通过身份认证。 AK(Access Key ID)：访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符；访问密钥ID和私有访问密钥一起使用，对请求进行加密签名。
les.json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下： 注意： 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中d
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json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 1、抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本
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