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ppo训练结束不会打印性能。建议根据保存路径下的trainer_log.jsonl文件的最后一行总的训练steps和时间来判断性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
ppo训练结束不会打印性能。建议根据保存路径下的trainer_log.jsonl文件的最后一行总的训练steps和时间来判断性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
--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（6.3.911）
保存路径下的trainer_log.jsonl文件的最后一行总的训练steps和时间来判断性能 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
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（6.3.909）
n "gptq"参数，其他参数请参考步骤六 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization "gptq" 3. 如果是sdk使用的方式，指定quantization="gptq"参数
n "gptq"参数，其他参数请参考步骤六 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization "gptq" 3. 如果是sdk使用的方式，指定quantization="gptq"参数
nt/server/api.py文件参数： vim /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2.2.0/lib/python3.10/site-packages/torch/distributed/elastic/agent/server/api
openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
nt/server/api.py文件参数： vim /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2.2.0/lib/python3.10/site-packages/torch/distributed/elastic/agent/server/api
jsonl文件的最后一行总的训练steps和时间来判断性能。 图3 trainer_log.jsonl文件 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
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（6.3.911）
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（6.3.912）
规格。 图2 报错信息 ECS、EVS配额不足，导致创建失败？ 集群所需的ECS实例数、内存大小、CPU核数和EVS硬盘大小资源会超出华为云默认提供的资源配额，因此需要申请扩大配额。解决方法请参见申请扩大资源配额。 图3 报错信息（1） 图4 报错信息（2） 资源售罄或容量不足，导致创建失败？
lava多模态推理接口是openai-chat。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
enai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
e、openai等。上面命令中使用vllm举例。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
nt/server/api.py文件参数： vim /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2.2.0/lib/python3.10/site-packages/torch/distributed/elastic/agent/server/api
72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查【配置环境变量】章节中，高精度模式的环境变量是否开启 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）
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