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连接方式介绍 连接数据库的方式通常是根据安全性、性能、可扩展性和实现复杂度等因素进行选择的。下面是4种方式连接数据库的优缺点以及选择原则： 表1 不同方式的优缺点以及选择原则 连接方式 优点 缺点 选择原则 非加密方式 简单易实现，无需额外的加密和解密操作。 性能较高，因为不需要
获取源码包、ODBC包以及依赖库 基于ODBC开发所需的包，依赖库和头文件以及其获取方式如表1所示。 表1 ODBC应用程序开发环境准备 所需资源 获取方式 unixODBC源码包 unixODBC源码包获取参考地址：https://www.unixodbc.org/unixODBC-2
PQsendQueryPrepared 功能描述 发送一个请求执行带有给出参数的预备语句，不等待结果。 原型 int PQsendQueryPrepared(PGconn *conn, const char *stmtName,
PQcancel 功能描述 要求服务器放弃处理当前命令。 原型 int PQcancel(PGcancel *cancel, char *errbuf, int errbufsize); 参数 表1 PQcancel参数 关键字 参数说明 cancel 指向包含cancel信息的对象指针。
PQgetCancel 功能描述 创建一个数据结构，其中包含取消通过特定数据库连接发出的命令所需的信息。 原型 PGcancel* PQgetCancel(PGconn* conn); 参数 表1 PQgetCancel参数 关键字 参数说明 conn 指向包含连接信息的对象指针。
ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 ecpg提供了ifdef、ifndef、else、elif和endif条件编译指令。 在预处理时，按照不同的条件去编译程序的不同部分，使用时，需要添加EXEC SQL前缀关键字。 父主题： 预处理指令
训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
准备镜像环境 准备训练模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest-2
准备镜像环境 准备训练模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest-2
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。命令如下：
准备镜像环境 准备训练模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest-2
准备数据（可选） 此小节为自定义数据集执行过程，如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集，目前支持alpaca格式和sharegpt格式的微调数据集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info
训练精度测试 流程图 训练精度测试流程图如下图所示： 图1 训练精度测试流程图 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，按自己实际情况。 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type>
准备镜像环境 准备训练模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest-2
PQgetCancel 功能描述 创建一个数据结构，其中包含取消通过特定数据库连接发出的命令所需的信息。 原型 PGcancel* PQgetCancel(PGconn* conn); 参数 表1 PQgetCancel参数 关键字 参数说明 conn 指向包含连接信息的对象指针。
使用AWQ量化 AWQ(W4A16/W8A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel,
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
使用AWQ量化 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法：W4A16 per-group/per-channel，W8A16
全量节点和增量节点分别占用2张卡，一共使用4张卡。 配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理，基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量： export LLM_TOOLS_PATH=${root_pa
准备数据（可选） 此小节为自定义数据集执行过程，如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集，目前指令微调数据集支持alpaca格式和sharegpt格式的数据集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info
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