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ok { fmt.Printf("Failed to get watcher chan: %v\n", err) return } node := event.Object
field.Please provide details for this character, including their Name, Age, preferred Armor, Weapon, and Strength", "max_tokens": 200, "temperature
订阅完成后，单击“前往控制台”，选择云服务区域为“华北-北京四”，单击“确定”后系统页面会自动跳转至“算法管理>我的订阅”。单击“产品名称”列的小圆点选中该算法，下方白色提示框会显示所选算法的基本信息和版本列表。
CANN日志：CANN日志是昇腾（Ascend）计算架构中用于记录CANN（Compute Architecture for Neural Networks）模块运行时信息的日志。
您可以在“费用中心 > 总览”页面设置“可用额度预警”功能，当可用额度、通用代金券和现金券的总额度低于预警阈值时，系统自动发送短信和邮件提醒。 当产生欠费后，请您及时充值使可用额度大于0。
ModelArts中提供了模型版本管理的功能，方便溯源和模型反复调优。 父主题： Standard推理部署
--help conda update --help #获取某一命令的帮助，如update 查看conda版本 conda -V 更新conda conda update conda #更新 conda conda update anaconda #更新 anaconda 环境管理
启动自动分组任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备>数据标注”，进入“数据标注”管理页面。 在标注作业列表中，选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业，单击标注作业名称进入“标注作业详情页”。
如尚未安装，说明机器操作系统安装错误。需要重新纳管机器，重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。
Standard AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。 开发环境 Notebook实例中的数据或代码文件可以存储在OBS中。
当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 父主题： 准备工作
可参考管理成员，完成邮箱配置。 团队成员自检其邮箱是否有拦截设置。 父主题： Standard数据准备
宿主机和容器使用不同的大文件系统，dir为宿主机中文件目录，${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。
宿主机和容器使用不同的大文件系统，dir为宿主机中文件目录，${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。
在ModelArts镜像管理注册镜像报错ModelArts.6787怎么处理？ 用户如何设置默认的kernel？
宿主机和容器使用不同的大文件系统，dir为宿主机中文件目录，${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。
进入ModelArts管理控制台，查看其所在区域。然后再进入OBS管理控制台，查看您使用的OBS桶所在的区域。查看是否在同一区域。 是，请执行3。 否，请在ModelArts同一区域的OBS中新建桶和文件夹，并将所需的数据上传至此OBS桶中。
'}, {'role': 'user', 'content': '你好'}], 'stream': False, 'temperature': 1.0}}]", "type": "BadRequestError", "param": null, "code": 400 请求体中缺失必填参数
FASP (Fast and Accurate Structured Pruning) 一种针对LLM进行结构化剪枝的算法，可以减少大模型对于内存和计算资源的需求，提升推理速度，同时其具备比较高的剪枝速度。
FASP (Fast and Accurate Structured Pruning) 一种针对LLM进行结构化剪枝的算法，可以减少大模型对于内存和计算资源的需求，提升推理速度，同时其具备比较高的剪枝速度。
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