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永久移动，请求的资源已被永久的移动到新的URI，返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其它地址。 使用GET和POST请求查看。 304 Not Modified 所请求的资源未修改，服务器返回此状态码时，不会返回任何资源。 305 Use Proxy
标注任务类型，返回指定标注任务类型的任务列表。 是 LabelTaskTypeEnum task_name 标注任务名称，名称只能包含中文、字母、数字、中划线和下划线，长度为1-100位。 当输入是数据集对象时，该参数必填 否 str、Placeholder labels 待创建的标签列表 否 Label
h-to-file}，例如：/home/data/，用于存放权重文件和rank_table_file.json文件。 方式一：直接下载已经转换成功的BF16权重 通过下述地址直接下载HuggingFace社区中开发者贡献的已经转换成功的BF16权重。建议在Server机器上创建$
查询所有团队的标注成员列表 功能介绍 查询所有团队的标注成员列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/workforces/workers
zip 包含 三方大模型训练和推理代码包：AscendCloud-LLM AIGC代码包：AscendCloud-AIGC CV代码包：AscendCloud-CV 算子依赖包：AscendCloud-OPP 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6
训练作业算法。目前支持三种形式： id只取算法的id； subscription_id+item_version_id取算法的订阅id和版本id； code_dir+boot_file取训练作业的代码目录和启动文件。 tasks Array of TaskResponse objects 异构训练作业的任务列表。
过期会被清除。 如何查看训练作业资源使用详情 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中，单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面，单击“资源占用情况”页签查看计算节点的资源使用情况，最多可显示最近三天的数据。在“
查询网络资源列表 功能介绍 查询网络资源列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/networks 表1 路径参数
创建节点池 功能介绍 创建节点池。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodepools
zip 包含 三方大模型训练和推理代码包：AscendCloud-LLM AIGC代码包：AscendCloud-AIGC CV代码包：AscendCloud-CV 算子依赖包：AscendCloud-OPP 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6
删除网络资源 功能介绍 删除指定网络资源。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/{project_id}/networks/{network_name}
参数，则表示配置文件为空。配置文件是一个YAML格式的文件，里面的参数就是命令的option参数。此外，如果用户在命令行中同时指定YAML_FILE配置文件和option参数，命令行中指定的option参数的值将会覆盖配置文件相同的值。 命令参数预览 ma-cli dli-job
查询API 功能介绍 查询指定API详情。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/app-auth/{service_id}/apis/{api_id}
perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。
运行的实例可以保存成容器镜像，保存的镜像中，安装的依赖包（pip包）不丢失，VSCode远程开发场景下，在Server端安装的插件不丢失。 查询支持的有效规格列表 查询支持的有效规格列表。 查询支持可切换规格列表 查询Notebook实例可切换的规格列表。 查询运行中的开发环境可用时长 查询运行中的开发环境可用时长。
获取训练作业支持的公共规格 功能介绍 获取训练作业支持的公共规格。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/training-job-flavors
perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。
perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。
本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.909版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Cluster。 本文档中的CCE集群版本选择v1.27~1.28。版本使用的容器引擎为Containerd。 镜像适配的Cann版本是cann_8
推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.0版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM
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