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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。
Lite Server为一台弹性裸金属服务器，您可以使用BMS服务提供的制作镜像功能，将当前Lite Server服务器的操作系统保存为镜像。 约束限制 制作镜像需满足以下条件：当前裸金属服务器状态为停止状态。 制作操作系统步骤 制作操作系统镜像前需要先清理一些临时文件，否则会导致
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
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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
不能混为一谈。计算数值的近似性一定概率上会影响模型的收敛性，但是影响大模型收敛的原因是复杂且多样的，大模型本身也对计算差异有一定韧性，所以，不能简认地为计算过程的差异一定会导致模型收敛出现问题。算子的数值精度是计算过程的基础，通常认为算子精度问题是大模型精度问题的来源之一，从实际
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手动部署推理服务 前提条件 已经完成资源购买。 约束限制 脚本中的镜像是在西南-贵阳一区域，请在西南-贵阳一区域上部署推理服务。 步骤一：检查环境 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。如果驱动版本不是24.1.0，请先升级驱动和对应固件。 npu-smi info -t board
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)
nda，pip源已经配置好，可以直接使用安装，Conda源需要多一步配置。 本章节介绍如何在Notebook开发环境中配置Conda源。 配置Conda源 Conda软件已经预置在镜像中，具体操作可以参见https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/。
handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 - seq-length：是一个用于计算序列长度的函数。它接收一个序列作为输入，并返回序列的长度，需和训练时参数保持一致。 - workers：数据处理线程数。 --make-vocab-size-divisibl
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
dspore pip install mindspore==1.7.0 --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple # 在Py
mpressor量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： git clone https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd llm-compressor pip install
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