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lm3-6b。 --tensor-parallel-size：并行卡数。 --hostname：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 --max-model-len：最大数据输入+输出长度，不能超过模型配置文件config.jso
docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
Engine来制作自定义镜像。 准备名为context的文件夹。 mkdir -p context 准备可用的pip源文件pip.conf。本示例使用华为开源镜像站提供的pip源，其pip.conf文件内容如下。 [global] index-url = https://repo.huaweicloud
配置。 Host：云上开发环境的IP地址，即在开发环境实例页面远程访问模块获取的IP地址。例如：dev-modelarts-cnnorth4.huaweicloud.com Port：云上开发环境的端口，即在开发环境实例页面远程访问模块获取的端口号。 User name：固定为ma-user。
调用ModelArts API接口创建训练作业和部署服务时，如何填写资源池的参数？ 调用API接口创建训练作业时，“pool_id”为“资源池ID”。 调用API接口部署在线服务时，“pool_name”为“资源池ID” 。 图1 资源池ID 父主题： API/SDK
--backend：服务类型，如tgi，vllm，mindspore、openai。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --dataset：数据集路径。 --dataset-type：支持三种 "alp
pore、openai等。上面命令中使用vllm举例。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
--backend：服务类型，如tgi，vllm，mindspore、openai。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --dataset：数据集路径。 --dataset-type：支持三种 "alp
docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
e、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
--backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：若以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成
Engine来制作自定义镜像。 准备名为context的文件夹。 mkdir -p context 准备可用的pip源文件pip.conf 。本示例使用华为开源镜像站提供的pip源，其pip.conf文件内容如下。 [global] index-url = https://repo.huaweicloud
如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下：
如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下：
如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下：
若已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下：
如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下：
如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下：
若已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下：
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