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通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 delete_success_list Array of strings 删除成功的模型id列表。
connection NetworkConnection object 当前网络与其他云服务的连通信息。
这可以包括公司和政府的安全标准，以及行业标准和最佳实践。\n\n2.培训和教育：确保您和您的同事接受了必要的培训和教育，以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备：确保您使用正确的工具和设备，并且它们得到了正确的维护和保养。
调试要点 确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题，那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入镜像的文件是否在正确的位置、是否有正确的权限。
在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账号中的AK和SK进行签名验证，确保通过授权的账号才能访问指定的OBS资源。 父主题： 准备工作
返回的是一个字典，其中flavors值是一个列表，描述了训练服务支持的所有规格的信息。每个元素中flavor_id是可直接用于远程训练任务的计算规格，max_num是该规格的最大节点数。如果用户知道要使用的计算规格，可以略过这一步。 提交远程训练作业。
在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账号中的AK和SK进行签名验证，确保通过授权的账号才能访问指定的OBS资源。 父主题： 准备工作
* 60 * 1000)计算开始时间 endTimeInMillis: 查询的结束时间，格式为UTC毫秒，如果指定为-1，服务端将按(startTimeInMillis + durationInMinutes * 60 * 1000)计算结束时间，如果计算出的结束时间大于当前系统时间
对于逻辑资源池，需要开启节点绑定后才能进行驱动升级，请提交工单联系华为工程师开启节点绑定。 驱动升级操作 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”，进入“Standard资源池”页面。
service_id String 服务ID。 workflow_id String Workflow工作流ID。 order WorkflowPoolOrder object 订阅信息。 consume_limit Long 订阅限制。
来源 可选择“ModelArts”、“对象存储服务（OBS）”、“本地上传”。 ModelArts区域 选择当前控制台所在的区域。 OBS区域 选择与当前控制台一致的区域。 存储位置 用来存储发布的资产。 数据类型 当前数据集的数据类型。 选择数据集 选择需要发布的数据集。
启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step3 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization
启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考步骤六 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization
启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step3 创建服务启动脚本 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization
启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step6 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization
启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考步骤六 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization
启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step3 创建服务启动脚本 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization
inference_loc String 当此Manifest文件由推理服务生成时会有该字段，表示推理输出的结果文件位置。 id String 样本ID。 source_type String source的类型，比如csv。
通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。
启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step3 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization
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