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5-72B-Chat-AWQ 参数说明: model:模型路径。 Step4 启动AWQ量化服务 参考部署推理服务,使用量化后权重部署AWQ量化服务。 注:Step3 创建服务启动脚本启动脚本中,服务启动命令需添加如下命令。 -q awq 或者--quantization awq
--distributed-executor-backend:多卡推理启动后端,可选值为"ray"或者"mp",其中"ray"表示使用ray进行启动多卡推理,"mp"表示使用python多进程进行启动多卡推理。默认使用"mp"后端启动多卡推理。 推理启动脚本必须名为run_vllm.sh,不可修改其他名称。
附录:Standard大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
附录:Standard大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
--distributed-executor-backend:多卡推理启动后端,可选值为"ray"或者"mp",其中"ray"表示使用ray进行启动多卡推理,"mp"表示使用python多进程进行启动多卡推理。默认使用"mp"后端启动多卡推理。 推理启动脚本必须名为run_vllm.sh,不可修改其他名称。
使用自定义镜像创建训练作业时,在代码目录下载完成后,镜像的启动命令会被自动执行。启动命令的填写规范如下: 如果训练启动脚本用的是py文件,例如train.py,运行命令可以写为python ${MA_JOB_DIR}/demo-code/train.py。 如果训练启动脚本用的是sh文件,例如main.sh,运行命令可以写为bash
在Notebook中打开terminal,可以运行如下命令查看RANK_TABLE_FILE: 1 env | grep RANK 在训练作业中,您可以在训练启动脚本的首行加入如下代码,把RANK_TABLE_FILE的值打印出来: 1 os.system('env | grep RANK') 父主题:
--distributed-executor-backend:多卡推理启动后端,可选值为"ray"或者"mp",其中"ray"表示使用ray进行启动多卡推理,"mp"表示使用python多进程进行启动多卡推理。默认使用"mp"后端启动多卡推理。 推理启动脚本必须名为run_vllm.sh,不可修改其他名称。
附录:Standard大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
ge-tag> 启动容器镜像,注意多人多容器共用机器时,需要将卡号做好预先分配,不能使用其他容器已使用的卡号。 # 启动容器,请注意指定容器名称、镜像信息。ASCEND_VISIBLE_DEVICES指定容器要用的卡,0-1,3代表0 1 3这3块卡,-用于指定范围 # -v
附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
附录:大模型推理常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified max_model_len
附录:大模型推理standard常见问题 问题1:在推理预测过程中遇到NPU out of memory。 解决方法:调整推理服务启动时的显存利用率,将--gpu-memory-utilization的值调小。 问题2:在推理预测过程中遇到ValueError:User-specified
训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕? 您可以在训练作业启动文件的脚本中,通过如下方式获取复制和被复制文件夹大小,根据结果判断是否复制完毕: import moxing as mox mox.file.get_size('obs://bucket_name/obs_file',recursive=True)
VS Code中设置远端默认安装的插件 在VS Code的配置文件settings.json中添加remote.SSH.defaultExtensions参数,如自动安装Python和Maven插件,可配置如下。 "remote.SSH.defaultExtensions": [
16,fp32的性能较差。因此,通常只在检测到某个模型精度存在问题时,才会考虑是否使用fp32进行尝试)。使用fp32精度模式的配置文件如下: 配置文件: # config.ini [ascend_context] precision_mode=enforce_fp32 #使用 fp32
自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 部署的在线服务状态为告警 服务启动失败 服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败如何处理? 服务部署、启动、升级和修改时,镜像不断重启如何处理? 服务部署、启动、升级和修改时,容器健康检查失败如何处理? 服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理? 模型使用CV2包部署在线服务报错