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SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。若不需要自动转换，则删除该环境变量。
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。
训练数据：训练数据列数一致，总数据量不少于100条不同数据（有一个特征取值不同，即视为不同数据）。训练数据列内容不能有时间戳格式（如：yy-mm-dd、yyyy-mm-dd等）的数据。
控制推理的步数 否 40 height 生成图像的纵向分辨率 否 1024 width 生成图像的横向分辨率 否 1024 high_noise_frac 高噪声比例，即基础模型跑的步数占总步数的比例 否 0.8 refiner_switch 是否使用细化模型refiner 否 true
SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。
这通常在数据集发生变化，或者需要重新生成缓存时使用 preprocessing_num_workers 16 用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。
可设置可用区的节点数。 节点数量 选择专属资源池的节点数，选择的节点数越多，计算性能越强。 当“可用区”选择“指定AZ”时，节点数量会根据可用区的数据自动计算，此处无须再次设置。 说明： 单次创建时，节点数建议不大于30，否则可能触发限流导致创建失败。
--tensor-parallel-size：模型并行数。取值需要和启动的NPU卡数保持一致，可以参考1。此处举例为1，表示使用单卡启动服务。 --block-size：PagedAttention的block大小，推荐设置为128。
SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。若不需要自动转换，则删除该环境变量。
gpu Number GPU数。 表9 NpuInfo 参数 参数类型 描述 brand String 品牌。 version String 卡类型。 unit String 单位。 memory Integer 卡内存大小。 npu Integer NPU数。
shared_count Number 订阅的服务数。 父主题： 服务管理
表7 GPUInfo 参数 参数类型 描述 gpu Integer GPU卡数。 gpu_memory String GPU内存。 type String GPU类型。
limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1,100]，默认为10。 父主题： 样本管理
SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。
规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。
SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。如果不需要自动转换，则删除该环境变量。
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shared_count Number 订阅的服务数。 父主题： 服务管理
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