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2、若量化Deepseek-v2-236b模型，大致需要10+小时。 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 启动vLLM前，请开启图模式（参考步骤六 启动推理服务中的配置环境变量），启动服务的命令和启动非量化模型一致。 父主题： 推理模型量化
2、如果量化Deepseek-v2-236b模型，大致需要10+小时。 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 启动vLLM前，请开启图模式（参考步骤六 启动推理服务中的配置环境变量），启动服务的命令和启动非量化模型一致。 父主题： 推理模型量化
量，避免scheduler访问P、D实例时走不必要的网关。 步骤九 开启动态配比调整功能（可选） 动态配比调整功能允许服务在运行时根据负载调整全量和增量的数量配比。例如启动时设置全量个数为2，增量个数为2。开启此功能后，服务能够根据负载的特性自动调整为1：3或3：1的全量增量比。
|——latest_checkpointed_iteration.txt 示例，latest_checkpointed_iteration.txt文件内容：20 同时开启故障快恢和断点续训时需满足以下条件： 如果用户指定${user_converted_ckpt_path} 因故障快恢读取权重的优先级最高则
|——latest_checkpointed_iteration.txt 示例，latest_checkpointed_iteration.txt文件内容：20 同时开启故障快恢和断点续训时需满足以下条件： 如果用户指定${user_converted_ckpt_path} 因故障快恢读取权重的优先级最高则
2、若量化Deepseek-v2-236b模型，大致需要10+小时。 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 启动vLLM前，请开启图模式（参考步骤六 启动推理服务中的配置环境变量），启动服务的命令和启动非量化模型一致。 父主题： 推理模型量化
昇腾系列AI处理器的Physical ID。 device_type 昇腾系列AI处理器类型。 pool_id 物理专属池对应的资源池id。 pool_name 物理专属池对应的资源池name。 gpu_uuid 容器使用的GPU的UUID。 gpu_index 容器使用的GPU的索引。 gpu_type
Container，SWR）是一种支持镜像全生命周期管理的服务， 提供简单易用、安全可靠的镜像管理功能，帮助您快速部署容器化服务。您可以通过界面、社区CLI和原生API上传、下载和管理容器镜像。 您制作的自定义镜像需要上传至SWR服务。ModelArts开发环境、训练和创建模型使用的自定义镜像需要从SWR服务管理列表获取。
建的是公开模型，将不支持修改“谁可以看”。 “时长限制”（ModelArts模型）或“路数限制”（HiLens技能）可以选择“不启用”或“启用”。当启用时，可以设置资产的免费使用时长或路数，以及到期后是否续订。 单击“保存”，完成修改。 编辑版本 选择“版本”页签，单击右上方的“编辑”。
如何切分ModelArts数据集？ 在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。
此处仅显示ModelArts控制台default工作空间下的Notebook实例。 图7 登录成功 Step3 创建Notebook实例 创建实例时，需开启“SSH远程开发”，并下载保存密钥对至本地如下目录。 Windows：C:\Users\{{user}} macOS/Linux: Users/{{user}}
比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。 “描述” 针对当前发布的数据集版本的描述信息。 “开启难例属性” 仅“图像分类”和“物体检测”类型数据集支持难例属性。 默认不开启。启用后，会将此数据集的难例属性等信息写入对应的Manifest文件中。 数据集版本文件目录结构 由于数
placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="True", description="是否开启xla编译，加速训练，默认启用")), wf.AlgorithmParameters(name="data_format", value=wf
切分比例的指定： 在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。
npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
--max-lora-rank=16 \ --max-loras=32 \ --max-cpu-loras=32 参数说明如下： --enable-lora表示开启lora挂载。 --lora-modules后面添加挂载的lora列表，要求lora地址权重是Huggingface格式，当前支持QKV-
Boolean 是否启用自动停止功能。 type String 自动停止类别。 timing：自动停止。 idle：空闲停止。 update_at Long 实例最后更新（不包括探活心跳）的时间，UTC毫秒。 表12 Pool 参数 参数类型 描述 id String 专属资源池ID。 name
npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
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