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启动作业命令如下。首先会根据config.yaml创建pod，继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动，则状态为：Running。 kubectl get pod -A -o wide
启动作业命令如下。首先会根据config.yaml创建pod，继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动，则状态为：Running。 kubectl get pod -A -o wide
py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套的模型训练文档请参考《主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch训练指导》。 父主题： 准备工作
最小长度，可以根据实际需求设置。 --max-input：输入tokens最大长度，可以根据实际需求设置。 --avg-input：输入tokens长度平均值，可以根据实际需求设置。 --std-input：输入tokens长度方差，可以根据实际需求设置。 --min-outpu
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将打包好的压缩包传到本地： # run on terminal docker cp ${your_container_id}:/xxx/xxx/pytorch.tar.gz . 将pytorch.tar.gz上传到OBS并设置公共读，并在构建时wget获取、解压、清理。 新镜像构建 基础镜像一般选用ubuntu
最小长度，可以根据实际需求设置。 --max-input：输入tokens最大长度，可以根据实际需求设置。 --avg-input：输入tokens长度平均值，可以根据实际需求设置。 --std-input：输入tokens长度方差，可以根据实际需求设置。 --min-outpu
选择续费时长，并根据需要设置自动续费次数，单击“开通”。 图2 开通自动续费 在续费管理页面修改自动续费 进入“费用中心 > 续费管理”页面。 选择需要修改自动续费的专属资源池，单击操作列“修改自动续费”。 设置续费方式，选择续费时长，并根据需要设置自动续费次数，单击“确认”。
911版本仅是使用run_type来指定训练的类型，只能区分 预训练、全参微调和lora微调但实际上预训练和sft是训练的不同阶段，全参、lora是训练参数设置方式。为了更加明确的区分不同策略，以及和llama-factory对齐，6.3.912版本调整以下参数： 新增 STAGE，表示训练的阶段，可以选择的参数包括:
作节点资源标签。 查找搜索节点 在节点管理页面的搜索栏中，支持通过节点名称、IP地址、资源标签等关键字搜索节点。 设置节点列表显示信息 在节点页面中，单击右上角的设置图标，支持对节点列表中显示的信息进行自定义。 删除/退订/释放节点 具体操作请参见释放游离节点章节。 父主题： 管理Standard专属资源池
taints Array of Taint objects 支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性，非特权池不能指定。 labels Map<String,String> k8s标签，格式为key/value键值对。 tags Array of UserTag objects
obs:object:PutObject 运行批量服务。 按需配置。 边缘服务 IEF ief:deployment:list ief:deployment:create ief:deployment:update ief:deployment:delete ief:node:createNodeCert ief:iefInstance:list
容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC2 如果用到CCE，版本要求是CCE Turbo v1.25及以上 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.906-xxx
安装量化模块的脚本 ... 具体操作如下： 参考Step1 环境准备创建pod准备量化环境。 执行如下命令进入容器，并进入AutoSmoothQuant目录下 kubectl exec -it {pod_name} bash cd /home/ma-user/AscendClo
安装量化模块的脚本 ... 具体操作如下： 参考Step1 环境准备创建pod准备量化环境。 执行如下命令进入容器，并进入AutoSmoothQuant目录下 kubectl exec -it {pod_name} bash cd /home/ma-user/AscendClo
s: 设置false后，multi-step会关闭流式输出提升性能，一次将返回num-scheduler-steps个token。 --host=${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址，默认为None，举例：参数可以设置为0.0
run”中，修改“log_dir”参数，并新增“checkpoint_path”参数。其中“log_dir”参数建议设置为一个新的目录，“checkpoint_path”参数设置为上一次训练结果输出路径，如果是OBS目录，路径填写时建议使用“obs://”开头。 如果标注数据中的标签发生了变化，在运行“mox
Function calling 设置为“Tool Call”。 Stream function calling 暂不支持。 在Dify中创建Agent进行编配，在右上角单击“Agent 设置”，选择上一步配置好的模型进行使用。 在Agent设置中可以看到Dify已自动将Agent
功能亮点 一键运行：允许用户一键运行Notebook文件，无需逐个执行Cell。 定时任务调度：允许用户设置定时执行代码块的时间和频率。支持秒、分钟、小时和每天/每周/月的时间设置。 支持参数化执行：允许用户在运行时向Notebook传递参数，使得Notebook能根据不同需求调整行为。
安装量化模块的脚本 ... 具体操作如下： 参考Step1 环境准备创建pod准备量化环境。 执行如下命令进入容器，并进入AutoSmoothQuant目录下 kubectl exec -it {pod_name} bash cd /home/ma-user/AscendClo
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