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方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值，进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二
方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值，进入到 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二
文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配。 packing true 可选项。当选用静态数据长度时，可将不足于文本处理时的最大长度数据弥补到文本处理时的最大长度;当选用动态数据长度则去掉此参数。 deepspeed examples/deepspeed/ds_z3_config.json
文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配。 packing true 可选项。当选用静态数据长度时，可将不足于文本处理时的最大长度数据弥补到文本处理时的最大长度;当选用动态数据长度则去掉此参数。 deepspeed examples/deepspeed/ds_z3_config.json
pretrain_clip训练loss对齐(A100 vs A100)-单机 图8 pretrain_clip训练loss对齐(A100 vs A100)-双机 由图5到图8可知pretrain_clip训练100步附近的波动正常。 图9 finetune_onevision训练loss对齐(376T vs A100)-单机
put"].get_output_variable("access_address")} # 获取子服务输出的推理地址，并通过envs传递到主服务中 ) main_service_step = wf.steps.ServiceStep( name="main_service_step"
文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配。 packing true 可选项。当选用静态数据长度时，可将不足于文本处理时的最大长度数据弥补到文本处理时的最大长度;当选用动态数据长度则去掉此参数。 deepspeed examples/deepspeed/ds_z3_config.json
任意长宽比高清图像高效编码。 MiniCPM-V2.0可以接受180万像素的任意长宽比图像输入（基于最新的 LLaVA-UHD 技术），这使得模型可以感知到小物体、密集文字等更加细粒度的视觉信息。 高效部署。MiniCPM-V2.0可以高效部署在大多数消费级显卡、个人电脑以及移动手机等终端设备。
torch_npu.contrib import transfer_to_npu 下载插件包AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip到${container_work_dir}并解压后得到multimodal_algorithm。 sudo chown -R ma-user:ma-group
der（speech encoder和identity encoder）去对输入的语音和视频人脸进行编码，并将二者的编码结果进行拼接，送入到face decoder中进行解码得到输出的视频帧。 判别器Visual Quality Discriminator对生成结果的质量进行规范，提高生成视频的清晰度。
方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方
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count instance_id，npu Lite Server支持的事件列表 通过对接CES，可以将业务中的重要事件或对云资源的操作事件收集到CES云监控服务，并在事件发生时进行告警。Lite Server支持的事件来源主要是BMS，具体事件列表如下。 表2 Lite Server支持的事件列表
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