CS G文件共享的作用？ 网关部署连通本地网关和CSG控制台，但还不能实现本地数据上下云功能。因此需要用户同时在CSG管理控制台创建文件共享，连接本地网关到对象存储（OBS），用户本地应用系统挂载文件共享，即可通过NFS协议读/写存储在OBS上的数据。 父主题： 概念类

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vpngw-001 网络类型 公网：VPN网关通过公网建立VPN连接。 私网：VPN网关通过私网建立VPN连接。 公网 协议类型 支持“IPv4”和“IPv6”两种类型。 IPv4 关联模式 虚拟私有云 通过VPC向对端网关或本端子网内 服务器 发送通信消息。当可用区选择本地可用区时，“关联模式”仅支持“虚拟私有云”。

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同时，用户可以自定义安全组内与云服务器的访问规则，加强云服务器的安全保护。虚拟私有云的优势如下： 可以完全掌控自己的虚拟网络，包括创建自己的网络、配置DHCP。 可以通过安全组的功能提高网络安全性。 可以通过在VPC中申请弹性IP地址，将云服务器连接到公网。 可以使用VPN将VP

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job-lora-01 LoRA微调 Qwen2-7B_01-lora 160 3.00E-05 2 job-lora-02 LoRA微调 Qwen2-7B_02-lora 480 3.00E-05 3 job-lora-03 LoRA微调 Qwen2-7B_03-lora 800

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cutoff_len=4096 lora per_device_train_batch_size=1 2*节点 & 8*Ascend sft per_device_train_batch_size=1 8*节点 & 8*Ascend cutoff_len=8192 lora per_devic

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parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4

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云硬盘是网盘吗 不是。 云硬盘必须挂载至云服务器，才能存储数据。无法将单独的云硬盘作为网盘使用。 父主题： 云硬盘通用问题

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llama2-70b 对应模型名称。请根据实际修改。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, GeneralInstructionHandler, MOSSInstructionHandler

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2019/12/04 新增LoRaWAN设备和Modbus设备接入平台的能力 LoRaWAN设备接入 LoRa作为低功耗和远距离传输的代表，基于LoRaWAN协议的设备可通过LoRa网络经过LoRa服务商提供的LoRa Server接入物联网平台，实现数据上报和命令下发。 LoRaWAN设备接入 Modbus设备接入

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排查路由问题 如果您的虚拟接口为静态路由模式已下发静态路由或为BGP模式已成功创建BGP邻居，可按如下步骤进行排查。 确认从用户网关到您的本地网络是否路由可达。 确认是否正确发布您的本地网络的路由，确认是否在虚拟接口的远端子网中正确配置您的本地网络的路由，BGP模式确认是否通过BGP协议发送您的本地网络的路由。

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企业版-VPN网关”。 选择目标VPN网关所在行，单击操作列的“续费”。 选择VPN网关的续费时长，判断是否勾选“统一到期日”，将VPN网关到期时间统一到各个月的某一天（详细介绍请参见统一包年/包月资源的到期日）。确认配置费用后单击“去支付”。 进入支付页面，选择支付方式，确认付款，支付订单后即可完成续费。

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单击“操作”列下的“更多 > 续费”。 进入“续费”页面，确认无误后单击“是”。 选择NAT网关的续费时长，判断是否勾选“统一到期日”，将NAT网关到期时间统一到各个月的某一天（详细介绍请参见统一包年/包月资源的到期日）。确认配置费用后单击“去支付”。 图1 续费确认 进入支付页面，选择

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& 8*Ascend llama3.2 llama3 1B lora/full 4096/8192 gradient_accumulation_steps: 8 ZeRO-0 1*节点 & 1*Ascend 3B lora 4096/8192 gradient_accumulation_steps:

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1600 LoRA微调 1300 1800 ChatGLM3-6B 全参微调 2000 2700 LoRA微调 2300 3100 GLM-4-9B 全参微调 1800 2100 LoRA微调 2400 2800 Llama2-13B 全参微调 1300 1800 LoRA微调 1400

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& 8*Ascend llama3.2 llama3 1B lora/full 4096/8192 gradient_accumulation_steps: 8 ZeRO-0 1*节点 & 1*Ascend 3B lora 4096/8192 gradient_accumulation_steps:

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parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4

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1*节点 & 8*Ascend 0.5/1.5B lora/sft/dpo 4096/8192 gradient_accumulation_steps: 8 ZeRO-0 1*节点 & 1*Ascend Qwen1.5 0.5/1.8B lora/sft/dpo 4096/8192 gr

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& 8*Ascend 0.5/1.5B lora/full 4096/8192 gradient_accumulation_steps: 8 ZeRO-0 1*节点 & 1*Ascend Qwen2_vl qwen2_vl 2B lora 4096/8192 gradient_accumulation_steps:

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SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的LoRA训练指导（6.3.908） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。SDXL LoRA是指在已经训练好的SDXL模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调。 本文档主要介绍如何在ModelArts

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广域网质量监控简介 广域网质量监控通过遍布全球的互联网终端探测节点，发送模拟真实用户访问的探测请求，帮助客户监控通过全国各省市运营商广域网络到客户服务站点的访问情况。 当前支持的监控类型：HTTP、HTTPS、PING、TCP、UDP。 应用场景 广域网质量监控主要用于发送模拟真

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-8b/lora ### method stage: ppo do_train: true # 全参 # finetuning_type: full # reward_model_type: full # lora finetuning_type: lora lora_target:

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