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2 # 第四台节点 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 3 定义变量形式：提前定义主节点IP地址、节点个数、节点RANK的环境变量并赋值，再执行脚本。
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AutoAWQ量化工具的适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/AutoAWQ目录下。 1、使用该量化工具，需要切换conda环境，运行以下命令。
description String 参数描述信息。 constraint constraint object 参数属性。 i18n_description i18n_description object 国际化描述。
scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 3 定义变量形式：提前定义主节点IP地址、节点个数、节点RANK的环境变量并赋值，再执行脚本。
查询网络资源 功能介绍 查询指定网络资源的详情信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/networks/{network_name
cat <<EOF > /usr/lib/systemd/system/buildkitd.service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit
cat <<EOF > /usr/lib/systemd/system/buildkitd.service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit
cat <<EOF > /usr/lib/systemd/system/buildkitd.service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit
"# SAFETY CHECKER") print(f"clip_input: [{1}, {clip_num_channels}, {clip_image_size}, {clip_image_size}]") print(f"images: [{1}, {vae_sample_size
否 bool description 参数描述信息。 否 str enum_list 参数枚举值列表，只有当参数类型为PlaceholderType.ENUM时才需要填写。 否 list constraint 参数相关的约束配置，当前该字段仅支持训练规格的约束，且用户不感知。
更新节点池 功能介绍 更新节点池。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PATCH /v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodepools
表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.910-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。
表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.911-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。
cat <<EOF > /usr/lib/systemd/system/buildkitd.service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit
'"报错： 截图如下： 解决措施：可更新python-multipart为0.0.12版本，具体步骤如下： 启动训练任务前更新python-multipart版本： pip install python-multipart==0.0.12 父主题： 主流开源大模型基于DevServer
分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 什么是分离部署 大模型推理是自回归的过程，有以下两阶段： Prefill阶段（全量推理） 将用户请求的prompt传入大模型，进行计算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型
当前还不支持在CES界面直接一键安装监控，需要登录到服务器上执行以下命令安装配置Agent。其它region的安装请参考单台主机下安装Agent。
SDXL基于DevServer适配PyTorch NPU的LoRA训练指导（6.3.905） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。SDXL LoRA训练是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行
unzip AscendCloud-*.zip unzip AscendCloud-LLM-*.zip 上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/tokenizers/{Model_Name}目录，用户根据自己实际规划路径修改；如Qwen2-72B
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