er/{er_id}/flow-logs/{flow_log_id} er:flowlogs:show √ √ 更新流日志基本信息 PUT /v3/{project_id}/enterprise-router/{er_id}/flow-logs/{flow_log_id} er:flowlogs:update

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，Inputs输入为List Tensor，这里的Tensor是MSLite的概念，具体的列表长度和tensor类型由转换时的InputShape来确定，由于后端指定了ascend，这些tensor都是在昇腾设备的显存中，用户需要在对应的tensor中填入数据，这些数据也会被搬移

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字符串+整型=字符串拼接 整型+整型=加法计算 使用场景示例：例如有一个流程变量Str，FLOW.Str的值为：“123”，有一个流程变量Num，FLOW.Num的值为：123， 如果您使用如下表达式：FLOW.Str+FLOW.Num，结果为字符串：“123123”。 除法运算：/ 对数字进行除法。

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如下表达式：FLOW.arr2[1][0]。 当某个流程变量FLOW.obj1的数据类型为对象时，其缺省值为：{"keyA":"valueA","keyB":"valueB"}，若您需要获取valueA，可以采用如下表达式：FLOW.obj1["keyA"]或FLOW.obj1.keyA。

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per-tensor静态量化、per-tensor+per-head静态量化以及per-token，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。 per-tensor静态量化场景

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创建流 flow createFlow 更新流 flow updateFlow 提交并运行流 flow commitRunFlow 删除流 flow deteleFlow 批量删除流 flow batchDeleteFlow 运行流 flow runFlow 复制流 flow copyFlow

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aaa=="华为" FLOW.bb.to FLOW.a.toUpperCase() FLOW.A.toLowerCase() FLOW.hua+FLOW.wei FLOW.len.substring(0,3)FLOW.zzzz.length() 配置智能机器人，对话类型选择IVR流程。

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vllm --model_args pretrained=${vllm_path},dtype=auto,tensor_parallel_size=${tensor_parallel_size},gpu_memory_utilization=${gpu_memory_utilization}

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缺省值：预约${FLOW.dateSlot}的${FLOW.timeSlot}的{FLOW.docSlot}的${FLOW.roomSlot}。 语义识别（含意图是否匹配） 意图模板：挂号 语义识别内容：FLOW.ask 设置变量： 获取意图匹配到的科室 变量名：FLOW.roomSlot

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aaa=="华为" FLOW.bb.to FLOW.a.toUpperCase() FLOW.A.toLowerCase() FLOW.hua+FLOW.wei FLOW.len.substring(0,3)FLOW.zzzz.length() 配置智能机器人，对话类型选择IVR流程。

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具体创建步骤请参见创建自定义策略。本章为您介绍常用的开天 集成工作台 自定义策略样例。 开天集成工作台自定义策略样例 示例1：授权用户开启Flow、禁用Flow { "Version": "1.1", "Statement": [

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如果是正常的OOM，就需要修改一些超参，释放一些不需要的tensor。 修改网络参数，比如batch_size、hide_layer、cell_nums等。 释放一些不需要的tensor，使用过的，如下： del tmp_tensor torch.cuda.empty_cache()

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"20240801", "sim_flow" : [ { "flow" : 0.98, "iccid" : "898600xxxxxxxxxx", "sim_card_id" : 5702790861709056 }, { "flow" : 1.0,

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"2", "19.477163314819336", "", "0.0625", "TERMINATED", "0.0625", "tensor(0.0754, device='cuda:0', requires_grad=True)", "0.0625" ], [ "1", "True"

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--tp_size <TENSOR_PARALLEL_SIZE> \ --output_dir <PATH_TO_OUTPUT_DIR> 运行后在 --output_dir下生成 kv_cache_scales.json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下：

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bsErr值和Tensor_permute_0_backward相同的行。发现在Tensor___getitem___490_backward_output.0处MaxAbsErr的值和Tensor_permute_0_backward一样。 图17 Tensor___getit

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、求子串、求长度。 示例：FLOW.aaa=="华为" FLOW.bb.to FLOW.a.toUpperCase() FLOW.A.toLowerCase() FLOW.hua+FLOW.wei FLOW.len.substring(0,3)FLOW.zzzz.length()

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/v1/{project_id}/fl/flow_logs vpc:flowLogs:create √ × 查询流日志列表 GET /v1/{project_id}/fl/flow_logs vpc:flowLogs:get √ × 查询流日志 GET /v1/{project_id}/fl/flow_logs/{flowlog_id}

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--tp_size <TENSOR_PARALLEL_SIZE> \ --output_dir <PATH_TO_OUTPUT_DIR> 运行后在 --output_dir下生成 kv_cache_scales.json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下：

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\ --tp_size <TENSOR_PARALLEL_SIZE> \ --output_dir <PATH_TO_OUTPUT_DIR> 运行后在--output_dir下生成kv_cache_scales.json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下：

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推流或者拉流。 实时视频流，可以通过该接口返回的pull_flow_address参数值获取视频流地址。 如果编码格式是H264、H265，均可通过该接口返回的hls_pull_flow_address和pull_flow_address获取视频流地址。 对于RTMP类型的视频流

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