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SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
-p /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId tar -zxvf vscode-server-linux-x64.tar.gz -C /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId --strip
SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
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disable-safe-unpickle --skip-prepare-environment --api 按照上述配置完参数后，单击右下角的立即创建， 完成AI应用的创建。
- 具体使用库 例如： 使用了哪个pipeline （例如lpw_stable_diffusion.py）。 使用了哪个huggingface的模型 （例如digiplay/majicMIX_realistic_v6）。
转换后的jobstart_hccl.json文件格式（模板一）示例： { "server_count": "1", "server_list": [{ "device": [{ "device_id": "4", "device_ip": "192.1.10.254
或者list[Step] 表3 StepPolicy 属性 描述 是否必填 数据类型 poll_interval_seconds 节点调度时间周期，默认为1秒 是 str max_execution_minutes 节点运行超时时间，默认为10080分钟，即7天 是 str skip_conditions
表5 annotations 参数 是否必选 参数类型 描述 os.modelarts/description 否 String 资源池描述信息，用于说明资源池用于某种指定场景。不能包含特殊字符!<>=&"'。
20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24：基于translate的数据增强与原图预测结果不一致。
-p /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId tar -zxvf vscode-server-linux-x64.tar.gz -C /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId --strip
SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
如qwen2-7b <run_type>：训练策略类型及数据序列长度：【lora：4096-lora、full：4096-full、lora-8k：8192-lora、full-8k：8192-full】 --master_addr <master_addr>：主master节点IP
代码目录 benchmark工具脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的LLM/LLaMAFactory/benchmark目录下，包含训练性能测试和训练精度测试脚本。
*", "vpc:publicIps:*", "ims:images:create", "ims:images:delete", "ims:images
20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。 24：基于translate的数据增强与原图预测结果不一致。
否 bool description 标注任务描述信息，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。
2、为什么DDP可以不输入主节点ip？
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