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性能调优 性能测试 benchmark工具也可用于性能测试,其主要的测试指标为模型单次前向推理的耗时。在性能测试任务中,与精度测试不同,并不需要用户指定对应的输入(inDataFile)和输出的标杆数据(benchmarkDataFile),benchmark工具会随机生成一个输
len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度,不代表最佳性能。 以llama2-13b为例,NPU卡显存为32GB时,至少需要2张卡运行
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Gallery仓库的存储空间。 在资产详情页,选择“设置”页签。 在“删除资产”处,单击“删除”按钮,确认后资产将被删除。 删除操作不可撤销,执行此操作后该资产及相关文件将被永久删除,请谨慎操作。 父主题: 发布和管理AI Gallery数据集
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或pool_name参数,且该参数优先级高于服务层级的cluster_id及pool_name,当config内的cluster_id与pool_name均未配置时,会使用服务层级的cluster_id及pool_name参数,均不配置时则会使用共享资源池;对于edge服务类型,
len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度,不代表最佳性能。 以llama2-13b为例,NPU卡显存为32GB时,至少需要2张卡运行
安装和配置OBS命令行工具 (可选)工作空间配置 模型训练: 本地构建镜像及调试 上传镜像 上传数据和算法至SFS(首次使用时需要) 使用Notebook进行代码调试 创建单机多卡训练作业 本地构建镜像及调试 本节通过打包conda env来构建环境,也可以通过pip install、conda
描述 package_name 是 String 依赖包名称。不能含有中文及特殊字符&!'"<>=。 package_version 否 String 依赖包版本,如果不强依赖于版本号,则该项不填。不能含有中文及特殊字符&!'"<>=。 restraint 否 String 版本限制
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件,为
或pool_name参数,且该参数优先级高于服务层级的cluster_id及pool_name,当config内的cluster_id与pool_name均未配置时,会使用服务层级的cluster_id及pool_name参数,均不配置时则会使用共享资源池;对于edge服务类型,
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件,为
型对应的“操作”列的“更多 > 删除”,在弹窗中输入“DELETE”,单击“确定”,删除模型。 进入OBS控制台,删除本示例使用的OBS桶及文件夹。
制作自定义镜像用于创建Notebook 当Notebook预置镜像不能满足需求时,用户可以制作自定义镜像。在镜像中自行安装与配置环境依赖软件及信息,并制作为自定义镜像,用于创建新的Notebook实例。同时也支持用户在Notebook中,基于已有镜像制作新的自定义镜像。 制作自定义镜像用于训练模型
置,请参见创建ModelArts Standard自定义策略。 前提条件 给用户组授权之前,请您了解用户组可以添加的使用ModelArts及依赖服务的权限,并结合实际需求进行选择,ModelArts支持的系统权限,请参见表1。 表1 服务授权列表 待授权的服务 授权说明 IAM权限设置
在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类 仅“华东二”和“西南-贵阳一”区域支持使用ModelArts Studio大模型即服务平台(MaaS)。 应用场景 在数字化时代,新闻的生成与传播速度不断刷新记录。在ModelArts Studio大模型
SDK,则需要在本地环境中安装ModelArts SDK,安装后可直接调用ModelArts SDK轻松管理数据集、创建ModelArts训练作业及创建AI应用,并将其部署为在线服务。 ModelArts SDK使用限制 本地ModelArts SDK不支持进行训练作业调测、模型调试和在
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite Server上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件,为
息时,则可不填,后台自动从配置文件的apis字段中读取输出参数信息。 dependencies 否 dependency结构数组 运行代码及模型需安装的依赖包,默认为空。如果已在模型配置文件中配置dependencies信息时,则可不填,后台自动从配置文件的dependencies字段中读取需要安装的依赖包。
--batch-size 4 \ -w {output_path} --debug 参数说明如下: --datasets:评测的数据集及评测方法,其中 mmlu 是数据集,ppl 是评测方法。 --hf-type:HuggingFace模型权重类型(base,chat),默认为chat,依据实际的模型选择。