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每个资源池至少需要有一个节点池，当只有一个节点池时不支持删除。 查看节点池的存储配置 在节点池管理的更新页面，可以查看该节点池配置的系统盘、容器盘或数据盘的磁盘类型、大小、数量、写入模式、容器引擎空间大小、挂载路径磁盘配置等参数。 在Lite资源池的扩缩容页面，也可以查看节点池的存储配置信息。 查找搜索节点池
/home/ma-user/ws/tokenizers/Llama2-70B/tokenizer.model 参数说明如下： --model-type：模型类型。 --loader：权重转换要加载检查点的模型名称。 --tensor-model-parallel-size：张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。
rmance_cfgs.yaml相对或绝对路径。 <model_name>：训练模型名，如qwen2-7b <run_type>：训练策略类型及数据序列长度：【lora：4096-lora、full：4096-full、lora-8k：8192-lora、full-8k：8192-full】
--output-tokens 128 256 --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。上面命令中使用vllm举例。 --host ${docker_ip}：服务部署
--output-tokens 128 256 --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}：服务
--output-tokens 128 256 --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等后端。本文档使用的推理接口是openai。 --host：服务部署的IP，${d
-H, -h, --help Show this message and exit. 表1 参数说明 参数名 参数类型 是否必选 参数说明 -d / --drop-last-dir Bool 否 如果指定，在复制文件夹时不会将源文件夹最后一级目录复制至目的文件夹下，仅对文件夹复制有效。
径eval接口已指定好。 --model_name <model_name>：训练模型名 --run_type <run_type>：训练类型：【full or lora】 目前只支持以上超参，客户修改其他参数则需手动修改yaml文件内容 执行精度比较脚本 进入精度训练benchmark目录目录执行命令。
权限管理”，进入“权限管理”页面。 单击“添加授权 new”，进入“添加授权”配置页面，根据参数说明进行配置。 表1 参数说明 参数 说明 “授权对象类型” 包括IAM子用户、联邦用户、委托用户和所有用户。 IAM子用户：由主账号在IAM中创建的用户，是服务的使用人员，具有独立的身份凭证（密
--prompt-tokens 1024 2048 --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明： --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0
--prompt-tokens 1024 2048 --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明： --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0
--prompt-tokens 1024 2048 --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明： --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0
与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推 表1 模型NPU卡数取值表 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 训练类型 Zero并行 规格与节点数 llama3 70B cutoff_len=4096 lora per_device_train_batch_size=1
--output_path ${output_path} 参数说明: model_args：标志向模型构造函数提供额外参数，比如指定运行模型的数据类型； vllm_path是模型权重路径； max_model_len 是最大模型长度，默认设置为4096； gpu_memory_utili
您可以单击工作流名称，查看发布的工作流详情。 其中release_to_gallery()方法包含以下入参： 参数名称 描述 是否必填 参数类型 content_id Workflow资产ID 否 str version Workflow资产的版本号，格式为x.x.x 否 str desc
列表。 在资源池列表中，选择需要进行驱动升级的资源池“ > 驱动升级”。 图1 驱动升级 在“驱动升级”弹窗中，会显示当前专属资源池的驱动类型、实例数、当前版本、目标版本、升级方式、升级范围和开启滚动开关。 目标版本：在目标版本下拉框中，选择一个目标驱动版本。 升级方式：可选择安全升级或强制升级。
训练效率和性能 stage sft 表示训练类型。可选择值：[pt、sf、rm、ppo]，pt代表预训练，sft代表指令监督微调，rm代表奖励模型训练，ppo代表PPO训练。 finetuning_type full 用于指定微调的类型，可选择值【full、lora】如果设置为"
多少token，必须大于或等于--max-model-len，推荐使用4096或8192。 --dtype：模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat16表示BF16。 --tensor-parallel-size：模型并行数
--prompt-tokens 1024 2048 --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明： --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0
--output-tokens 128 256 --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等后端。本文档使用的推理接口是openai。 --host：服务部署的IP，${d
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