配置小智指令式采集模板 应用场景说明 需要使用小智指令式协同采集完成任务采集。 前提条件 已新建好“通用检查模板”或“巡检模板”下的业务类型。 选择“指令式采集模式”为“是”。 已配置好“组织单元”。 操作步骤 登录ISDP系统，选择“质量管理/巡检管理->质检标准/巡检标准->

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ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 ecpg提供了ifdef、ifndef、else、elif和endif条件编译指令。在预处理时，按照不同的条件去编译程序的不同部分，使用时，需要添加EXEC SQL前缀关键字。 父主题： 预处理指令

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metrics *****”关键字打印 训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考 附录：指令微调训练常见问题解决 2、训练中遇到"ImportError: This

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llama2-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 4*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel

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，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。

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，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 128 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 8 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。

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"102":指令类型不存在 "103":指令内容为空 "104":设备Id个数不能超过50 "105":设备Id:xx不正确 "106":指令内容长度超过255 result模板头信息Object对象说明 参数 类型 描述 instructionId Long 指令ID，一次只允

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ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 ecpg提供了ifdef、ifndef、else、elif和endif条件编译指令。在预处理时，按照不同的条件去编译程序的不同部分，使用时，需要添加EXEC SQL前缀关键字。 父主题： 预处理指令

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ifdef、ifndef、else、elif和endif指令 ecpg提供了ifdef、ifndef、else、elif和endif条件编译指令。在预处理时，按照不同的条件去编译程序的不同部分，使用时，需要添加EXEC SQL前缀关键字。 示例如下： EXEC SQL ifndef

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SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 模型参数设置规定 TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置：TP×PP×CP的值要被NPU数量（word_size）整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads 整除。

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，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 128 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 8 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。

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长期有效的登录指令与临时登录指令的区别是什么？ 临时的登录指令代指6个小时后会过期失效，不能再被使用的登录指令。可应用在临时使用，对外单次授权等场景中，对安全性要求较高的生产集群也可通过定时刷新的方式进行使用。 长期有效的登录指令有效期为永久。可应用在前期测试、CICD流水线及容器集群拉取镜像等场景中。

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SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 模型参数设置规定 TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置：TP×PP×CP的值要被NPU数量（word_size）整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads 整除。

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SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 模型参数设置规定 TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置：TP×PP×CP的值要被NPU数量（word_size）整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads 整除。

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llama2-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 4*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel

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llama2-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel

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，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。

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这些时间按从小到大的顺序进行排序，取第75%的那个值作为TP75的值。 TP90：指在一个时间段内（如10s），统计该请求每次响应所消耗的时间，并将这些时间按从小到大的顺序进行排序，取第90%的那个值作为TP90的值。 TP95：指在一个时间段内（如10s），统计该请求每次响应所

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SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 模型参数设置规定 TP张量并行 、PP流水线并行、CP context并行的参数设置：TP×PP×CP的值要被NPU数量（word_size）整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads 整除。

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llama2-7b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1

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配置小智指令式采集模板 应用场景说明 需要使用小智指令式协同采集完成任务采集 前提条件 已新建好“通用检查模板”或“巡检模板”下的业务类型； 选择“指令式采集模式”为“是” 已配置好“组织单元” 配置简介 路径：质量管理/巡检管理->质检标准/巡检标准->通用检查模板/巡检模板 1

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