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ConditionStep支持多条件节点的嵌套使用，用户可以基于不同的场景灵活设计。 条件节点只支持双分支的选择执行，局限性较大，推荐您使用新的分支功能，可以在不添加新节点的情况下完全覆盖ConditionStep的能力，详情请参见配置节点参数控制分支执行章节。 父主题： 构建Workflow多分支运行场景
路径中，再执行python命令。 方法二：用户直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下：
方法二：用户在Notebook中直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。
路径中，再执行python命令。 方法二：用户直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下：
方法二：用户在Notebook中直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。
方法二：用户在Notebook中直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。
方法二：用户在Notebook中直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。
wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
参见表1。 通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。如果启动服务未添加served-model-name参数，${container_model_path}的值请与model参数的值保持一致，如果使用了ser
参见表1。 通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${docker_ip}替换为实际宿主机的IP地址。如果启动服务未添加served-model-name参数，${container_model_path}的值请与model参数的值保持一致，如果使用了ser
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