准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像环境 准备数据（可选） 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.908）

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准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook（可选） 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）

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如何获取本机外网IP？ 本机的外网IP地址可以在主流搜索引擎中搜索“IP地址查询”获取。 图1 查询外网IP地址 父主题： 环境配置相关

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能力，兼容业界主流AI开发调试、训练推理框架。 AI平台层提供端到端的AI开发工具链，支持开发者一站式完成模型开发和上线，并提供高效的资源管理能力，支持自动化故障恢复，提升AI模型开发、训练、上线全流程效率。 AI开发工具链层提供端到端的大模型开发工具链，支持主流优质开源大模型“

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推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）

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国际站的官网语言是什么？ 目前支持英语、西班牙语、葡萄牙语、印度尼西亚语、土耳其语、泰语、中文简体，后续规划支持主流语种。 父主题： 概念

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当不同实例内SDK操作同一个redis key时，不能保证两个redis的一致性。 当SDK发生redis切换时，切换前产生的异步双写命令和切换后主流程写操作同一个redis的key时，两者不保证顺序：即有主流程写的值被异步双写覆盖。 spop命令双写不适用。 父主题： 使用场景

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准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.905）

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准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）

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准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.908）

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常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）

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准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）

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准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook（可选） 父主题： 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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您可以选择在 云服务器 上安装XR Linker插件以替换第三方运行环境（如SteamVR）。XR Linker是华为自研的PC端插件，兼容主流VR应用和3D应用运行环境，具备如下优势： 无缝兼容主流VR运行环境（如SteamVR）。 减少部署文件体积，加快业务部署效率。 实现软件优化，如减少渲染时延。 本节

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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 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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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）

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设置全屏显示参数 参数 类型 取值范围 参数说明 streamType int {0, 1, 2, 3, 11} 选用全屏显示的流类型 0：本地主流 1：远端主流 2：远端演示 3：本地演示 11：本地有线演示 siteNum int 32位整数 会议号，暂未使用。 M int [0, 400]

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推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.907）

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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906）

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准备工作 准备资源 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.908）

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