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本章节主要介绍通过DockerFile文件构建训练镜像，将训练过程中依赖包封装使用，过程中需要连接互联网git clone，请确保环境可以访问公网，详解操作如下： 进入代码包Dockerfile文件同级目录： cd /home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory
本章节主要介绍通过DockerFile文件构建训练镜像，将训练过程中依赖包封装使用，过程中需要连接互联网git clone，请确保环境可以访问公网，详解操作如下： 进入代码包Dockerfile文件同级目录： cd /home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory
本章节主要介绍通过DockerFile文件构建训练镜像，将训练过程中依赖包封装使用，过程中需要连接互联网git clone，请确保环境可以访问公网，详解操作如下： 进入代码包Dockerfile文件同级目录： cd /home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory
本章节主要介绍通过DockerFile文件构建训练镜像，将训练过程中依赖包封装使用，过程中需要连接互联网git clone，请确保环境可以访问公网，详解操作如下： 进入代码包Dockerfile文件同级目录： cd /home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory
默认为1，推荐设置为8 offline multi_step_stream_outputs bool 设置false后，mult-step会关闭流式输出提升性能，一次将返回num_scheduler_steps个token。 默认true online --num-scheduler-steps
默认为1，推荐设置为8 offline multi_step_stream_outputs bool 设置false后，mult-step会关闭流式输出提升性能，一次将返回num_scheduler_steps个token。 默认true online --num-scheduler-steps
CANN：cann_8.0.rc3 PyTorch：2.3.1 镜像可选用两种方式：基础镜像、ECS中DockerFIle构建新镜像（二选一），详解如下： 基础镜像：用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境，但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配，因此每次创建训练作业时，训练作业的启动命令中都需要执行install
CANN：cann_8.0.rc3 PyTorch：2.3.1 镜像可选用两种方式：基础镜像、ECS中DockerFIle构建新镜像（二选一），详解如下： 基础镜像：用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境，但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配，因此每次创建训练作业时，训练作业的启动命令中都需要执行install
Chrome L3 Android 完全兼容。 Safari L3 IOS 完全兼容。 UC浏览器 L3 Android 完全兼容。 QQ浏览器 L3 Android 完全兼容。 360浏览器 L3 Android 完全兼容。 百度浏览器 L3 Android 完全兼容。 父主题：
服务器向客户端推送实时数据，例如聊天应用、实时新闻更新等。 SSE主要解决了客户端与服务器之间的单向实时通信需求（例如ChatGPT回答的流式输出），相较于WebSocket（双向实时），它更加轻量级且易于实现。 前提条件 在线服务中的模型导入选择的镜像需支持SSE协议。 约束与限制
parser.add_argument("--stream", type=int, default=False) # 是否开启流式推理。默认为False，表示不开启流式推理。 parser.add_argument("--max-tokens", type=int, default=16)
parser.add_argument("--stream", type=int, default=False) # 是否开启流式推理。默认为False，表示不开启流式推理。 parser.add_argument("--max-tokens", type=int, default=16)
一致。MRS的详细功能说明，请参考MRS用户指南。 图1 从MRS导入数据 集群名称：系统自动将当前账号下的MRS集群展现在此列表中，但是流式集群不支持导入操作。请在下拉框中选择您所需的集群。 文件路径：根据选择的集群，输入对应的文件路径，此文件路径为HDFS路径。 导入是否包含表头：开启表示导入时将表头同时导入。
Events协议的方式访问在线服务：Server-Sent Events访问主要解决了客户端与服务器之间的单向实时通信需求（例如ChatGPT回答的流式输出），相较于WebSocket（双向实时），它更加轻量级且易于实现。 父主题： 将模型部署为实时推理作业
修改训练超参配置 以llama2-13b SFT全参微调为例，执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的配置，参数详解可查看训练参数说明，其中【GBS、MBS、TP、PP】参数值可参考模型推荐参数、NPU卡数设置。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6
修改训练超参配置 以llama2-13b SFT全参微调为例，执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的配置，参数详解可查看训练参数说明，其中【GBS、MBS、TP、PP】参数值可参考模型推荐参数、NPU卡数设置。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6
"content": "hello"} ], # 是否开启流式推理，默认为False,表示不开启流式推理。 "stream": False, # 在流式输出时是否展示使用的token数目。只有当stream为True时该参数才会生效。
例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream 否 False Bool 是否开启流式推理。默认为False，表示不开启流式推理。 n 否 1 Int 返回多条正常结果。 约束与限制： 不使用beam_search场景下，n取值建议为1≤n≤1
例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream 否 False Bool 是否开启流式推理。默认为False，表示不开启流式推理。 n 否 1 Int 返回多条正常结果。 约束与限制： 不使用beam_search场景下，n取值建议为1≤n≤1
例如：["你"，"好"]，生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream 否 False Bool 是否开启流式推理。默认为False，表示不开启流式推理。 n 否 1 Int 返回多条正常结果。 约束与限制： 不使用beam_search场景下，n取值建议为1≤n≤1
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