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指定算法所属的ai项目，默认值为"default-ai-project"。ai项目已下线，无需关注。 user_name String 用户名称。 domain_id String 用户的domainID。 source String 算法来源类型。 api_version String 算法api版本，标识新旧版。
false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step3 创建服务启动脚本 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model>
false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step6 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization
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训练超参数。常见的超参如下图所示： 图1 训练超参数 模型的超参通常可能调整的主要有学习率、batch size、并行切分策略、学习率warm-up、模型参数、FA配置等。用户在进行NPU精度和GPU精度比对前，需要保证两边的配置一致。 表1 超参说明 超参 说明 学习率 影响模型收敛程度，决定了模型在每次更新权
/home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps
/home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps
/home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps
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{training_job_id}/events 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。
/home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps
的随机数不同。具体示例如下： 由上图可见，torch.randn在GPU和NPU上固定随机种子后，仍然生成不同的随机张量。 对于上述场景，用户需要将网络中的randn在CPU上完成后再转到对应device。例如，StableDiffusion中需要在forward过程中逐步生成随机噪声。
odepools/{nodepool_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 资源池名称。 nodepool_name 是 String
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