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Senna是一种结合了大型视觉语言系统（Senna-VLM）和端到端模型（Senna-E2E）的自动驾驶系统。端到端模型虽然有着强大的规划能力，但是在面对复杂场景的规划表现不佳，大型视觉-语言模型（LVLM）在场景理解和推理方面表现出色，但是不适合精确的数值预测。
取值为当前系统的GMT时间。 否，如果使用AK/SK做接口认证的时候，那么此字段必须设置；如果使用PKI token的时候，不必设置。 20190307T101459Z Authorization 签名认证信息。 该值来源于请求签名结果，使用AK/SK进行加密签名的时候需要。
MOSSMultiTurnHandler：使用微调的moss数据集。
在左侧导航栏，单击“API Key管理”。 在“API Key管理”页面，单击“创建API Key”，填写标签和描述信息后，单击“确定”。 标签和描述信息在创建完成后，不支持修改。 表1 创建API Key参数说明 参数 说明 标签 自定义API Key的标签。
MOSSMultiTurnHandler：使用微调的moss数据集。
MOSSMultiTurnHandler：使用微调的moss数据集。
创建模型：把模型文件和推理文件导入到ModelArts的模型仓库中，进行版本化管理，并构建为可运行的模型。 部署服务：模型构建完成后，根据您的业务场景，选择将模型部署成对应的服务类型。
在ModelArts管理控制台，选择“模型部署 > 在线服务”。 在服务列表上方搜索框中，搜索条件选择“资源名称”，输入2中的在线服务名称，找到该资源。 单击操作列“更多 > 停止”，对在线服务执行停止操作。
可在ModelArts管理控制台，单击左侧“专属资源池”，在专属资源池列表中查看资源池ID。 --train-instance-type String 否 训练作业选择的资源规格。
场景描述 企业智能客服：企业希望利用推理API优化客服系统，实现智能问答、意图识别，提升客服效率与客户满意度。 内容创作辅助：媒体、广告公司借助推理API进行文案创作、创意生成，提高内容产出的效率与质量。
DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, GeneralInstructionHandler, MOSSMultiTurnHandler] 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。
基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现物体检测
以Linux x86_64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以执行以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。
基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现声音分类
返回控制台，左侧导航栏选择“网络管理”，找到专属资源池关联的网络，打通VPC。打通VPC网络后，网络列表和资源池详情页面将显示VPC名称，单击后可以跳转至VPC详情页面。
file_name) mox.file.copy(path_or_buf, local_file) result = read_hdf_origin(local_file, key, mode, **kwargs) mox.file.remove(local_file) return
docker exec -it ${容器ID} bash 步骤2： 1）如果查看运行日志，cd /root/ascend/log/run/plog 2）如果查看debug日志，cd /root/ascend/log/debug/plog ray log vllm多机启动使用ray管理
在OBS管理控制台左侧导航栏，选择“桶列表”。 在“桶列表”页面，单击桶名称，在左侧导航栏，选择“权限控制 >桶ACL” 。 在“桶ACL”页面，按需设置访问权限。下文以“公共权限”设置为“公共读”为例进行说明。
基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现文本分类
基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现图像分类
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