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"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考步骤六 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step3 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step3 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints
dCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/ModelNano目录下。 AscendModelNano工具需要安装，执行命令如下。 cd ModelNano # 进入ModelNano工具目录 bash build.sh AscendModelNano #
install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools
/dump.json 这里-api_info指定的是步骤2导出的dump.json文件，表示整网计算过程中API的输入输出情况。执行完成run_ut命令之后将输出api_precision_compare_result_{timestamp}.csv和 api_precision_comp
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step3 创建服务启动脚本 python -m vllm.entrypoints
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step6 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考步骤六 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step3 创建服务启动脚本 python -m vllm.entrypoints
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考步骤六 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 启动vLLM，如果是使用命令行的方式，指定--quantization "gptq"参数，其他参数请参考Step3 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints
则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。 运行命令示例： 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv)
则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。 运行命令示例： 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv)
”时，通过Cloud Shell功能登录训练作业worker-0实例，使用curl {sfs-turbo-endpoint}:{port}命令检查port是否正常打开，SFS Turbo所需要入方向的端口号为111、445、2049、2051、2052、20048，具体请参见创建文件系统的“安全组”参数。Cloud
install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools
install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools
requirements.txt 静态benchmark 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 Notebook中进行测试： conda activate python-3.9.10 cd benchmark_tools
requirements.txt 静态benchmark 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 Notebook中进行测试： conda activate python-3.9.10 cd benchmark_tools
/opt/utils/obsutil cp –r –f /cache/out ${TRAIN_URL} 把run.sh放到/opt目录，在实际启动任务的时候，使用以下命令启动任务即可： bash –x /opt/run.sh 把run.sh放到/root目录，可以在原镜像里增加一层，这一层就只是COPY这个
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