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PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_ENABLE=1 # 开启动态分档功能 export PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST=2,4,6,8,16,32 # 设置动态分档的档位，根据实际情况设置，另外请不要设置档位1(DeepSeek V2
flash_attn: sdpa 否，注释掉flash_attn: sdpa参数 是否使用固定句长。 是，配置以下参数 packing: true 否，默认使用动态句长，注释掉packing参数。 选用数据精度格式，以下参数二选一。 bf16，配置以下参数 bf16: true fp16，配置以下参数
要求MindSpore版本大于等于2.3.0。 该方案支持动态组网和基于rank table file文件组网两种方式。当配置了环境变量MS_RANKTABLE_ENABLE="True"，则msrun会读取rank table file文件内容进行组网。否则默认使用动态组网。 msrun使用如下命令启动训练作业的“启动文件”。
PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_ENABLE=1 # 开启动态分档功能 export PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST=2,4,6,8,16,32 # 设置动态分档的档位，根据实际情况设置，另外请不要设置档位1(DeepSeek V2
确保scheduler实例和P、D实例之间网络通畅，检查代理设置例如no_proxy环境变量，避免scheduler访问P、D实例时走不必要的网关。 步骤九 开启动态配比调整功能（可选） 动态配比调整功能允许服务在运行时根据负载调整全量和增量的数量配比。例如启动时设置全量个数为2，增量个数为2。开启此功能后，服务能够
己要求适配。 packing true 可选项。当选用静态数据长度时，可将不足于文本处理时的最大长度数据弥补到文本处理时的最大长度;当选用动态数据长度则去掉此参数。 deepspeed examples/deepspeed/ds_z3_config.json 可选项。用于指定De
GPU A系列裸金属服务器节点内如何进行NVLINK带宽性能测试方法？ 场景描述 本文指导如何进行节点内NVLINK带宽性能测试，适用的环境为：Ant8或者Ant1 GPU裸金属服务器， 且服务器中已经安装相关GPU驱动软件，以及Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器
支持更新实例名称，长度限制为128个字符， 支持大小写字母、数字、中划线和下划线。 storage_new_size 否 Integer EVS实例支持动态扩充的容量，单位GB。只允许扩容，不允许缩容，最大允许扩容至4096GB。 hooks 否 CustomHooks object 支持更新实例启动脚本。
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 工作负载Pod异常 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 工作负载Pod异常 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 工作负载Pod异常 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
否，配置以下参数关闭。 flash_attn: disabled 是否使用固定句长。 是，配置以下参数 packing: true 否，默认使用动态句长，注释掉packing参数。 选用数据精度格式bf16或fp16二者选一，两者区别可查看BF16和FP16说明。 bf16，配置以下参数。
否，配置以下参数关闭。 flash_attn: disabled 是否使用固定句长。 是，配置以下参数 packing: true 否，默认使用动态句长，注释掉packing参数。 选用数据精度格式bf16或fp16二者选一，两者区别可查看BF16和FP16说明。 bf16，配置以下参数。
PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_ENABLE=1 # 开启动态分档功能 export PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST=2,4,6,8,16,32 # 设置动态分档的档位，根据实际情况设置，另外请不要设置档位1(DeepSeek V2
否，配置以下参数关闭。 flash_attn: disabled 是否使用固定句长。 是，配置以下参数 packing: true 否，默认使用动态句长，注释掉packing参数。 选用数据精度格式bf16或fp16二者选一，两者区别可查看BF16和FP16说明。 bf16，配置以下参数。
Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。 案例主要介绍如何基于ModelArts
主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910） 推理场景介绍 准备工作 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 eagle投机小模型训练 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题
主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 推理场景介绍 准备工作 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题 附录：工作负载Pod异常问题和解决方法
主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 推理场景介绍 准备工作 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 Eagle投机小模型训练 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题
己要求适配。 packing true 可选项。当选用静态数据长度时，可将不足于文本处理时的最大长度数据弥补到文本处理时的最大长度;当选用动态数据长度则去掉此参数。 deepspeed examples/deepspeed/ds_z3_config.json 可选项。用于指定De
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