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如何使用VPC终端节点在构建镜像时访问依赖的服务？ 问题描述 VPC终端节点（VPC Endpoint），能够将VPC私密地连接到终端节点服务，使VPC中的云资源无需弹性公网IP就能够访问终端节点服务，提高了访问效率，为您提供更加灵活、安全的组网方式。 在Kubernetes类型
导出作业输出或作业日志 支持导出已执行作业的输出或日志，并在“我的导出”页面查看。 导出作业输出或日志 进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。 单击，选择“运维 > 监控服务（ServiceInsight）”。 选择左侧导航栏的“EAP&JOB > 脚本执行 > 作业清单”。
虚拟机日志接入监控服务 本章节介绍如何通过filebeat采集虚拟机日志。 监控服务安装filebeat是使用子用户sudo权限进行安装，SUSE15系统没有自带sudo命令。如果需要采集的虚拟机操作系统为SUSE15，需要使用root用户登录主机，并执行zypper install
设置AstroZero账号的公司信息 账号是AstroZero进行资源隔离的基本单位，账号之间是相互隔离的。一个账号类似于一个公司，每个账号下可以有很多的用户。账号管理主要是通过公司配置来对外呈现，支持修改账号的默认时区，默认语言等信息。此处的设置，会影响到以匿名用户身份，来访问
迁移应用中的对象数据 AstroZero对象数据迁移概述 导入导出应用中对象的元数据 导入导出应用中对象的数据 父主题： 管理AstroZero中已安装应用的资源
查看日志和性能 查看日志 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为：/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
准备镜像环境 Step1 检查环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer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。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户
推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
Eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力，客户可通过本章节，使用自己的数据训练eagle小模型，并使用自行训练的小模型进行eagle推理。支持llama1系列、llama2系列和Qwen2系列模型。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x
推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件
准备镜像 准备大模型训练适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像 swr
场景介绍 本小节通过一个具体问题案例，介绍模型精度调优的过程。 如下图所示，使用MindSpore Lite生成的图像和onnx模型的输出结果有明显的差异，因此需要对MindSpore Lite pipeline进行精度诊断。 图1 结果对比 在MindSpore Lite 2.0
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像环境 准备数据（可选） 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
训练脚本说明 Yaml配置文件参数配置说明 模型NPU卡数、梯度累积值取值表 各个模型训练前文件替换 NPU_Flash_Attn融合算子约束 录制Profiling 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
准备权重 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
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