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  • 配置自定义VLAN网络(RedHat系列,CentOS系列,Oracle Linux系列,Euler系列)

    /etc/udev/rules.d/80-persistent-net.rules 设置udev规则。 将2中查询到的除“eth0”和“eth1”以外的网卡(“/etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules”中未体现的网卡MAC地址和名称),写入“/etc/udev/rules

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  • 用户指南

    ATTR{address}=="4c:f9:5d:d9:e8:ad", NAME="eth1" 设置udev规则。 将2中查询到的除“eth0”和“eth1”以外的网卡(“/etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules”中未体现的网卡MAC地址和名称),写入“/etc/udev/rules

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  • 附录:自定义后端的Swagger扩展定义

    附录:自定义后端的Swagger扩展定义 概述 ROMA Connect在Swagger原有定义的基础上,定义了特有的API定义项,扩展定义,如认证方式、函数脚本定义等。本章节主要介绍自定义后端使用的扩展定义。 1:x-livedata-auth-type 含义:基于Swagg

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  • 附录:自定义后端的Swagger扩展定义

    附录:自定义后端的Swagger扩展定义 概述 ROMA Connect在Swagger原有定义的基础上,定义了特有的API定义项,扩展定义,如认证方式、函数脚本定义等。本章节主要介绍自定义后端使用的扩展定义。 1:x-livedata-auth-type 含义:基于Swagg

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  • 直播控制HTTP Command命令说明

    Command命令为“GET_CURRENT_PLAYING_SCRIPTS”时,查询本轮剧本列表。其响应结构定义为“LivePlayingScriptList”。 Command命令为“CLEAN_UP_INSERT_COMMAND”时,清理未播放的插入命令。其参数结构定义为“CleanUpInsertCommand”。

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  • 创建TFJob

    创建TFJob 功能介绍 创建TFJob。 TFJobTensorflow任务,是基于Tensorflow开源框架的kubernetes自定义资源类型,有多种角色可以配置,能够帮助我们更简单地实现Tensorflow的单机或分布式训练。Tensorflow开源框架的信息详见:https://www

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  • 安装network服务

    not be found. 使用yum源安装 network-scripts: [root@euler210-arm-new network-scripts]# yum install network-scripts 安装完毕后查询,network服务已存在: [root@euler210-arm-new

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  • 执行Npm构建时,报错提示JavaScript heap out of memory

    举例说明“package.json”里面“scripts”字段的内容如下: "scripts": { "start": "react-scripts start", "build": "react-scripts build", "test": "react-scripts test --env=jsdom"

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  • 注意事项

    HTFoundation > Scripts > HTPlatform”中找到HTNaviSession.cs并查看参考实例。 HTNaviManager 导航的生命周期需要与Unity绑定,您可以参考“Assets > HTFoundation > Scripts > Sessions

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  • 执行LoRA微调训练任务

    sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 1 # 第三台节点 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 2 # 第四台节点 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b

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  • 执行SFT全参微调训练任务

    sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 1 # 第三台节点 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 2 # 第四台节点 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b

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  • 执行LoRA微调训练任务

    sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 1 # 第三台节点 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 2 # 第四台节点 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b

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  • LoRA微调训练

    sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 1 # 第三台节点 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh xx.xx.xx.xx 4 2 # 第四台节点 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b

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  • 重建裸金属服务器

    /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth3 rm /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth5 rm /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-bond1 联系运营管理员,申请 裸金属服务器 重建。

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  • 清理文件

    /sysconfig/network-scripts/”文件夹下有哪些以“ifcfg”开头的文件,删除除了“ifcfg-lo”以外的以“ifcfg”开头的文件。 查看文件命令:ll /etc/sysconfig/network-scripts/ 删除文件命令:rm -rf /et

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  • 扩容集群

    群创建成功后不支持调整Master节点数量,不支持扩缩容Master节点。API的调用方法请参见如何调用API。 约束限制 集群已创建成功并处于“运行中”。 已获取待创建集群区域的项目ID,请参考获取项目ID获取。 已获取集群ID,创建集群成功后返回结果中的“cluster_id”

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  • 预训练任务

    。 # 多机执行命令为:sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=8> <NODE_RANK=0> 示例: # 第一台节点 sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b

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  • 训练的权重转换说明

    TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf tokenizer路径,:原始Hugging Face模型路径 MODEL_SAVE_PATH /home/ma-user/work/llm_train/saved

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  • 训练权重转换说明

    TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf tokenizer路径,:原始Hugging Face模型路径 MODEL_SAVE_PATH /home/ma-user/work/llm_train/saved

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  • 训练的权重转换说明

    TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf tokenizer路径,:原始Hugging Face模型路径 MODEL_SAVE_PATH /home/ma-user/work/llm_train/saved

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  • 离线训练安装包准备说明

    节以Linux系统机器为例)提前下载资源,以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。 步骤一:资源下载 Python依赖包下载:进入 scripts/install.sh 文件中,找到需要安装的pip文件,如下列所示。直接下载pip文件,注意:下载要求的版本。 pip install

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