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main/ptuning/main.py MASTER_PORT=$(shuf -n 1 -i 10000-65535) deepspeed --num_gpus=8 --master_port $MASTER_PORT ${APP_SCRIPT} \ --deepspeed
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PPO强化学习(Proximal Policy Optimization)：是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。
jupyter kernelgateway --KernelGatewayApp.ip=${HOST_IP} --KernelGatewayApp.port=8889 --KernelGatewayApp.api=${API_TYPE} --KernelGatewayApp.auth_tok
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解决方案 检查用户.ssh配置文件（路径一般在“C:\Users\{User}\.ssh\config”下），检查每组配置文件是否规范：Host必须放在每组配置的第一行，作为每组配置的唯一ID。 如下，第一组配置文件不规范将Host放到最后一行，用户要连的是下面这个Host Mod
EXACT：和指定的版本完全一致。 ATLEAST：不低于指定的版本。 ATMOST：不高于指定的版本。 表9 CreateModelRequestModelApis 参数 是否必选 参数类型 描述 protocol 否 String 请求协议，可选HTTP和HTTPS。 method 否
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nodepool_name 是 String 节点池名称。 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。 limit 否 String 分页单次查询返回数。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型
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Cluster适配NPU推理指导（6.3.906） ComfyUI是一款基于节点工作流的Stable Diffusion操作界面。通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点，成功实现了工作流的精确定制和可靠复现。每一个节点都有特定的功能，可以通过调整节点连接达到不同的出图
""" os.environ['MASTER_ADDR'] = '127.0.0.1' os.environ['MASTER_PORT'] = '29500' dist.init_process_group(backend, rank=rank, world_size=size)
是 String 训练作业参数的名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 说明 config_type 否 String 指定要查询的配置类型，可选值有以下两种 “custom”为查询用户自定义配置。 “sample”为查询示例配置，默认为“custom”。 请求消息
cuda版本不一致。 处理方法 编译环境的cuda版本与训练环境不一致，训练作业运行就会报错。例如：使用cuda版本为10的开发环境tf-1.13中编译生成的so包，在cuda版本为9.0训练环境中tf-1.12训练会报该错。 编译环境和训练环境的cuda版本不一致时，可参考如下处理方法：
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