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${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。
/scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。
/scripts_modellink/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。
上传镜像 客户端上传镜像，是指在安装了容器引擎客户端的机器上使用docker命令将镜像上传到容器镜像服务的镜像仓库。 如果容器引擎客户端机器为云上的ECS或CCE节点，根据机器所在区域有两种网络链路可以选择： 如果机器与容器镜像仓库在同一区域，则上传镜像走内网链路。
/scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。
${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。
nerdctl --namespace k8s.io push <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 示例： nerdctl --namespace k8s.io push swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/GPOUP_NAME
USER root # copy MLNX_OFED_LINUX-4.3-1.0.1.0-ubuntu16.04-x86_64.tgz to docker image RUN tar xzvf MLNX_OFED_LINUX-4.3-1.0.1.0-ubuntu16.04-x86
ctr -n k8s.io images pull {image_url} 使用 nerdctl 工具进行镜像拉取。 nerdctl --namespace k8s.io pull {image_url} 注意：集群有多个节点，要确保每个节点都拥有镜像。
nerdctl --namespace k8s.io push <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 示例： nerdctl --namespace k8s.io push swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/GPOUP_NAME
nerdctl --namespace k8s.io push <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 示例： nerdctl --namespace k8s.io push swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/GPOUP_NAME
nerdctl --namespace k8s.io push <镜像仓库地址>/<组织名称>/<镜像名称>:<版本名称> 示例： nerdctl --namespace k8s.io push swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/GPOUP_NAME
ctr -n k8s.io images pull {image_url} 使用 nerdctl 工具进行镜像拉取。 nerdctl --namespace k8s.io pull {image_url} 注意：集群有多个节点，要确保每个节点都拥有镜像。
表9 Docker部署参数数据结构说明 参数 参数类型 说明 namespace String SWR组织名称，全局唯一。 image_name String 镜像名称。 image_tag String 镜像标签。
docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:21.10-py3 启动容器。
--host=${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。
${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。
表6 Docker部署参数数据结构说明 参数 参数类型 说明 namespace String SWR组织名称，全局唯一。 image_name String 镜像名称。 image_tag String 镜像标签。
ctr -n k8s.io images pull {image_url} 使用 nerdctl 工具进行镜像拉取。 nerdctl --namespace k8s.io pull {image_url} 注意：集群有多个节点，要确保每个节点都拥有镜像。
--host=${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。
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