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对应订购周期的个数，仅当集群为包周期类型时返回。 created_at Integer 集群创建时间，距“1970.1.1 0:0:0 UTC”的毫秒数。 description String 集群备注。 project String 集群归属项目。 allocatable_memory Integer 可使用的内存数。
1-7ae870dae93a， 训练作业为：9f322d5a-b1d2-4370-94df-5a87de27d36e node_ip 容器所属的节点IP值。 container_id 容器ID。 cid 集群ID。 container_name 容器名称。 project_id 用户所属的账号的project
Run `pip install flash_attn`"请参考附录：指令微调训练常见问题问题3小节。 3、训练过程中报"ModuleNotFoundError: No module named 'multipart'"关键字异常，可更新python-multipart为0.0
19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 数据处理任务描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 响应参数 无 请求示例 更新数据处理任务 { "description" : "test" } 响应示例 状态码： 200
镜像所属组织，可以在SWR控制台“组织管理”创建和查看。 tag 否 String 镜像tag，长度限制64个字符， 支持大小写字母、数字、中划线、下划线和点。 description 否 String 该镜像所对应的描述信息，长度限制512个字符。 响应参数 状态码：201 表3 响应Body参数 参数 参数类型
String API的认证方式。枚举值如下： NONE：无认证 APP：APP认证 IAM：IAM认证 predict_url String 预测地址。 service_id String 服务编号。 service_name String 服务名称。 support_app_code Boolean
= [] dependency1 = Dependencies( installer="pip", # 安装方式，目前支持pip packages=packages # 依赖包集合,
如需了解每种计费项的计费因子、计费公式等信息，请参考计费项。 如需了解实际场景下的计费样例以及各计费项在不同计费模式下的费用计算过程，请参见计费样例。 续费 包年/包月云服务器在到期后会影响ModelArts作业的正常运行。如果您想继续使用ModelArts资源，需要在规定的时间内进行续费，否则资源将会自动释放
(huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQC
分页查询到的标注团队列表。 表4 Workforce 参数 参数类型 描述 create_time Long 标注团队的创建时间。 description String 标注团队的描述。 update_time Long 标注团队的更新时间。 worker_count Integer
选择需要发布的数据集。 许可证类型 根据业务需求和数据集类型选择合适的许可证类型。 单击许可证类型后面的感叹号可以查看许可证详情。 说明： 部分许可证网站说明地址是海外网站，用户可能会因网络限制无法访问。 谁可以看 设置此数据集的公开权限。可选值有： “公开”：表示所有使用AI Gallery的用户都可以查看且使用该资产。
应用迁移 模型适配 pipeline代码适配 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
dataset.create_label_task(task_name="obj_detection_task", task_type=1, description="label task") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_name 是 String 标注任务的名称。
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