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JupyterLab文件默认存储路径，为创建Notebook实例时，系统自动分配的EVS空间。 在文件列表的所有文件读写操作都是基于所选择的EVS下的内容操作的。使用EVS类型的挂载，可将大数据挂载至“~/work”目录下。 父主题： 数据存储
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dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenA
com/v1/infers/xxxxxx/v1" # MaaS模型服务的基础url，不包含尾部的chat/completions部分。 ) 自定义一个获取送货日期的函数。 from datetime import datetime def get_delivery_date(order_id:
pem密钥（即在创建Notebook实例时创建并保存的密钥对文件）。 单击“Save private key”，保存生成的.ppk文件。.ppk文件的名字可以自定义，例如key.ppk。 图2 将密钥对.pem文件转成.ppk文件 Step3 使用SSH工具连接云上Notebook实例 运行PuTTY。
是否必填 数据类型 name 数据集导入节点的输出名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)。同一个Step的输出名称不能重复。 是 str 表4 ImportDataInfo 属性 描述 是否必填 数据类型 ann
"title": "loss", // 指标数据标题（长度限制为64字符） "type": "float", // 指标数据类型（支持的有以下类型：浮点：float、折线图：line chart、柱状图：histogram、矩阵：table、一维表格：one-dimensional-table）
什么是图像分类和物体检测？ 图像分类是根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。简单的说就是识别一张图中是否是某类/状态/场景，适合图
图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型为“数据清洗”，填写相应算子的设置参数，算子的详细参数参见数据校验算子说明（MetaValidation算子）。 图2 设置场景类别和数据处理类型 设置输入与输出。需根据实际数据情
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dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3
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dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3
为指定模型，如"llama"。 2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3
认证鉴权 调用接口有如下两种认证方式，您可以选择其中一种进行认证鉴权。推荐使用AK/SK认证，其安全性比Token认证要高。 Token认证：通过Token认证通用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。
为指定模型，如"llama"。 2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3
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dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 参考Step3
/v2/{project_id}/workforces/{workforce_id}/workers/{worker_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 worker_id 是 String 标注团队成员ID。
/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions/{execution_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String
在“下载详情”页面，填写参数。 下载方式：ModelArts数据集。 目标区域：华北-北京四，目标区域须与上一步中选择的云服务区域保持一致。 数据类型：图片。 数据集输入位置：用来存放源数据集信息，例如本案例中从Gallery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录，但不能与输出位置为同一目录。
配置Standard专属资源池可访问公网 场景介绍 当您使用专属资源池创建作业时（如训练作业），如果需要作业运行过程中需要专属资源池访问外网，可打通VPC的方式，使得专属资源池和已绑定EIP的弹性云服务器处于同一VPC内，实现专属资源池访问外网。 前提条件 已拥有需要部署SNAT的弹性云服务器。
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dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenA
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dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenA
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