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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 Eagle投机小模型训练 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
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规则引擎（联通用户专用）
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设备：表示满足条件的数据是由单个设备上报到平台。 设备类型：表示满足条件的数据是由选择的某一设备类型的设备上报到平台。 设备群组：表示满足条件的数据是由所选设备群组的设备上报到平台。 选择设备模型：选择满足条件后上报数据的设备的模型。选择设备模型后需要选择对应的服务类型，并设置上报数据的规则。
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基于开销的清理延迟
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中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的进程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。要想打开它，把va
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基于开销的清理延迟
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VACUUM”章节）语句执行过程中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的线程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。如需开启，需要把v
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基于开销的清理延迟
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VACUUM”章节）语句执行过程中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的进程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。要想打开它，把va
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基于组合条件的分流
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开源软件声明
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接入MQTT协议设备
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客户端ID/用户名/密码：在设备页签下找到对应的设备，并获取设备的“客户端ID”、“用户名”和“密码”。 获取设备的Topic信息。 单击设备的名称进入设备详情页面，在Topic列表页签下，获取设备上报（发布）和接收（订阅）消息的Topic信息。 设备创建成功后系统会自动生成5
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基于开销的清理延迟
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VACUUM”章节）语句执行过程中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的线程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。如需开启，需要把v
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基于开销的清理延迟
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中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的进程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。要想打开它，把va
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VACUUM”章节）语句执行过程中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的进程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。如需开启，需要把v
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基于IP限速的配置
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中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的进程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。如需开启，需要把v
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中，系统维护一个内部的记数器，跟踪所执行的各种I/O操作的近似开销。如果积累的开销达到了vacuum_cost_limit声明的限制，则执行这个操作的进程将睡眠vacuum_cost_delay指定的时间。然后它会重置记数器然后继续执行。 这个特性是缺省关闭的。要想打开它，把va
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主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
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主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.911） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
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主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
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主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
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主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909）
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主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
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主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
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主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 Eagle投机小模型训练 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题 父主题： LLM大语言模型训练推理
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主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
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主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.910） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
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主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
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主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.910）
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