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NF=expandable_segments:True python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model ${container_model_path} \ --max-num-seqs=256 \ --max-model-len=4096
W4A16量化 大模型推理中，模型权重数据类型（weight），推理计算时的数据类型（activation）和kvcache一般使用半精度浮点FP16或BF16。量化指将高比特的浮点转换为更低比特的数据类型的过程。例如int4、int8等。 模型量化分为weight-only量化
0~davinci7。 -v ${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统，dir为宿主机中文件目录，${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器
0~davinci7。 -v ${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统，dir为宿主机中文件目录，${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器
py，具体脚本内容参见权重转换脚本文件fp8_cast_bf16.py。权重转换需要使用有CPU资源的机器，建议直接登录Lite Server节点执行权重转换。 在Server机器上创建权重转换后的存放目录${path-to-file}/deepseekV3-bf16或${path-to-fi
object 服务器镜像信息。 category String 服务器归属类型。 HPS：超节点服务器 SPOD：整柜服务器 SERVER：单台服务器 server_hps ServerHpsInfo object 服务器归属超节点信息。 subnet_id String 实例所在子网ID。
于在启动计算机时加载操作系统， 命令将使用新安装的内核镜像更新GRUB的配置文件，以便在下次启动时加载新的内核。 父主题： Lite Server
购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检
上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在最后一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）
-ip -g; done server_id：当前Server节点的IP地址，涉及4台机器。 container_ip：容器IP地址，无特殊配置时与server_id保存一致。 { "server_count": "4", "server_list": [
现。 更加完善的集群信息：全新改版的专属资源池详情页面中，提供了作业、节点、资源监控等更加全面的集群信息，可帮助您及时了解集群现状，更好的规划使用资源。 自助管理集群GPU/NPU驱动：每个用户对集群的驱动要求不同，在新版专属资源池列表页中，可自行选择加速卡驱动，并根据业务需要进行立即变更或平滑升级。
--draft-weight-name为小模型权重文件名，即刚才移动的.bin文件或者.safetensors 文件。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在第一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在最后一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
d单卡。 Ascend: 8*ascend-snt9b表示Ascend 8卡。 购买并开通资源 如果使用Server资源，请参考Lite Server资源开通，购买Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用
上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在最后一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在第一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在最后一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 硬盘限制故障
上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在最后一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图） 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）
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