Step6 准备镜像 创建E CS 。 参考ECS文档购买 弹性云服务器 。网络配置、高级配置等后续步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，并在控制台发送后续步骤中的远程命令。 注意：创建的ECS虚拟机使用ARM镜像创建。 图1 购买ECS 安装Docker。 检查docker是否安装。

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Step6 准备镜像 创建ECS。 参考ECS文档购买弹性 云服务器 。网络配置、高级配置等后续步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，并在控制台发送后续步骤中的远程命令。 注意：创建的ECS虚拟机使用ARM镜像创建。 图1 购买ECS 安装Docker。 检查docker是否安装。

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概述 本节介绍 L实例 云主机的远程登录方式，Linux系统和Windows系统云主机的登录方式不同，请根据您的云主机系统选择对应的操作。 Linux系统云主机登录方式概述 Windows系统云主机登录方式概述 不同的本地主机操作系统对应不同的登录云主机方式，请根据您的本地主机操作系统选择对应的登录方式。

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sion-xl-base-1.0/tree/main 下载vae-fp16-fix模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface.co/madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix/tree/main 下载开源数据集naruto-bli

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常用运维API 查询Flexus L实例云主机详情 修改Flexus L实例云主机信息 批量启动云主机 批量重启云主机 批量关闭云主机 父主题： API

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常用运维接口 接口 说明 批量启动云主机 根据指定的云主机ID列表，批量开机云主机。 批量重启云主机 根据指定的云主机ID列表，批量重启云主机。 批量关闭云主机 根据指定的云主机ID列表，批量关机云主机。 修改云主机信息 修改云主机信息，目前支持修改云主机名称及描述和hostname。

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from ${BRTL_DCOR}.BRTL_PD_FP_NAV_ADT_INF as a; was migrated as DELETE a FROM BRTL_DCOR.BRTL_PD_FP_NAV_ADT_INF AS a ; 输出 1 2 3

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DDoS高防回源到云主机的是公网IP吗？ 是。DDoS高防系统通过公网回源到源站，因此回源到云主机的源站IP为公网IP。 父主题： 功能规格

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-diffusion-xl-base-1.0/tree/main 下载vae-fp16-fix，官网下载地址：https://huggingface.co/madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix/tree/main Step5 下载数据集 本案例使用Huggi

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indows系统云主机。 前提条件 云主机状态为“运行中”，只有状态为“运行中”的云主机才允许用户登录。 已获取云主机用户名和密码，忘记密码请参考重置密码。 云主机安全组入方向已开放3389端口。配置安全组规则请参考配置安全组规则。 使用的登录工具与待登录的云主机之间网络连通。例

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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 BF16和FP16说明 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

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单击待查看的Flexus L实例资源卡片，在实例名称后可查看实例ID 。 单击“云主机 VM”，在云主机信息中可查看云主机ID。 单击ID后的复制按钮，可快速复制ID。 图1 实例套餐ID和云主机ID 父主题： 产品咨询

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kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介

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kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介

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特殊实例 特殊实例包括： 裸金属实例 含本地盘的实例 如磁盘增强型、超高I/O型、H2型、P1型、P2型等。 含FPGA卡的实例 如Fp1型、Fp1c型。 云 服务器 （计算资源，包括vCPU和内容） 计费 不受关机影响，仍然按资源计费原则正常计费。 如需停止计费，需删除实例及其绑定资源。

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kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表3。 Step1使用tensorR

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kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 Step

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杂指标结果、折线图结果 {“accuracy”: 0.21, “fp”: 1.0, “fn”: 1.0} 简单指标结果 { "accuracy": 0.21, "fn": 1.0, "fp": 1.0, } 简单键值对，键表示指标名称，值表示该指标对应的评测结果数值。

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kv-cache-int8是实验特性，在部分场景下性能可能会劣于非量化。当前支持per-tensor静态量化，支持kv-cache-int8量化和FP16、BF16、AWQ、smoothquant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见表1。 本章节介绍如何在Notebo

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保存新的训练结果。 num_train_epochs 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 fp16/bf16 true 使用混合精度格式，减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 1.0e-5 指定学习率 sft_yaml样例模板

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