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Long 训练作业创建时间戳，单位为毫秒，创建成功后由ModelArts生成返回，无需填写。 user_name String 训练作业创建用户的用户名，创建成功后由ModelArts生成返回，无需填写。 annotations Map<String,String> 训练作业申明模板，
ls/{nodepool_name}/nodes 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。 pool_name 是 String 资源池名称。 nodepool_name 是 String
/v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodes 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。 pool_name 是 String 资源池名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型
/v1/{project_id}/resourceflavors 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。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 continue 否 String 分页查询时上一页位置。
指定算法所属的ai项目，默认值为"default-ai-project"。ai项目已下线，无需关注。 user_name String 用户名称。 domain_id String 用户的domainID。 source String 算法来源类型。 api_version String 算法api版本，标识新旧版。
{training_job_id}/events 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。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。
GET /v1/{project_id}/events 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。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 resource 是 String 事
--datasets mmlu_gen ceval_gen -w ${output_path} output_path: 要保存的结果路径。 （可选）创建新conda环境，安装vllm和opencompass。执行完之后，在 opencompass/configs/models/vllm/vllm_ppl
mmlu_gen ceval_gen --debug -w ${output_path} output_path: 要保存的结果路径。 （可选）创建新conda环境，安装vllm和opencompass。执行完之后，在 opencompass/configs/models/vllm/vllm_ppl
mmlu_gen ceval_gen --debug -w ${output_path} output_path: 要保存的结果路径。 （可选）创建新conda环境，安装vllm和opencompass。执行完之后，在 opencompass/configs/models/vllm/vllm_ppl
/v2/{project_id}/workforces/worker-tasks 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。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 email 否 String 标注团队成员邮箱。
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 表2 Query参数
odepools/{nodepool_name} 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。 pool_name 是 String 资源池名称。 nodepool_name 是 String
ons/{version_id}/results 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。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 version_id 是 String
快捷键“win+R”，在“运行”窗口中输入“sysdm.cpl”，单击“确定”。 在“系统属性”中切换到“高级”页签，单击“环境变量”。 在“环境变量”的“用户变量”中鼠标左键双击“Path”，在“编辑环境变量”窗口单击“新增”，新增Python和pip的安装路径。安装路径需定位到Scripts文
run(input_shape=input_shape, output_path="/home/xxx") 运行结果将存储在output文件夹中，如果用户指定了output_path，会指定位置保存，如果不指定则在当前代码执行目录生成文件夹保存输出。整体运行的结果都存放在output文件夹中
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 version_id 是 String 数据集版本ID。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200
镜像 对应功能 场景 说明 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 PyTorch 自定义算法 手写数字识别 使用用户自己的算法，训练得到手写数字识别模型，并部署后进行预测。 从0制作自定义镜像并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） PyTorch 镜像制作
--num-prompts：某个频率下请求数，默认80。 --output_len：输出长度，默认是1024。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 脚本运行完后，测试结果直接在终端输出。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6
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