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Generation中的“Efficient JSON generation following a JSON Schema”样例，如下图所示。 图1 guided_json样例 如果想在发送的请求中包含上述guided_json架构，可参考以下代码。如果prompt未提供充足信息可能导致返回的json文件部分结果为空。
Generation中的“Efficient JSON generation following a JSON Schema”样例，如下图所示。 图1 guided_json样例 若想在发送的请求中包含上述guided_json架构，可参考以下代码。如果prompt未提供充足信息可能导致返回的json文件部分结果为空。
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。 per-tensor+per-head静态量化场景
n/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface
{文件目录} --include=*.json or --exclude=*.json gallery-cli upload {repo_id} {文件目录} --exclude=*.json 如下所示，表示将服务器上文件目录下所有的json文件上传到AI Gallery仓库“t
删除Workflow工作流 查询Workflow工作流 修改Workflow工作流 总览Workflow工作流 查询Workflow待办事项 在线服务鉴权 创建在线服务包 获取Execution列表 新建Workflow Execution 删除Workflow Execution 查询Workflow
n/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface
headers, data=json.dumps(body), verify=False) print(json.dumps(response.json(), indent=1)) return response.json() if __name__
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。 per-tensor+per-head静态量化场景
pytorch_model.bin.index.json ├── README.md ├── special_tokens_map.json ├── tokenizer_config.json ├── tokenizer.json ├── tokenizer.model └── USE_POLICY
pytorch_model.bin.index.json ├── README.md ├── special_tokens_map.json ├── tokenizer_config.json ├── tokenizer.json ├── tokenizer.model └── USE_POLICY
Generation中的“Efficient JSON generation following a JSON Schema”样例，如下图所示。 图1 guided_json样例 若想在发送的请求中包含上述guided_json架构，可参考以下代码。如果prompt未提供充足信息可能导致返回的json文件部分结果为空。
表5 Monitor 参数 参数类型 描述 failed_times Integer 模型实例调用失败次数，在线服务字段。 model_version String 模型版本，在线服务字段。 cpu_memory_total Integer 总内存，单位MB。 gpu_usage Float
Generation中的“Efficient JSON generation following a JSON Schema”样例，如下图所示。 图3 guided_json样例 若想在发送的请求中包含上述guided_json架构，可参考以下代码。如果prompt未提供充足信息可能导致返回的json文件部分结果为空。
n/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface
n/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface
n/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface
pytorch_model.bin.index.json ├── README.md ├── special_tokens_map.json ├── tokenizer_config.json ├── tokenizer.json ├── tokenizer.model └── USE_POLICY
pytorch_model.bin.index.json ├── README.md ├── special_tokens_map.json ├── tokenizer_config.json ├── tokenizer.json ├── tokenizer.model └── USE_POLICY
payload 是 json 单图单轮对话的post请求json， 可参考表2.请求服务json参数说明 docker_ip 是 str 启动多模态openAI服务的主机ip served_port 是 str 启动多模态openAI服务的端口号 表2 请求服务json参数说明 参数 是否必须
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