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install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置
install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置
n、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程,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,为用户提供推理部署方案,帮助用户使能大模型业务。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制
ge-Language-Models at Evaluation)。 配置需要使用的NPU卡,例如:实际使用的是第1张和第2张卡,此处填写为“0,1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 步骤一:配置精度测试环境 精度评测可以在原
单击作业操作列的“更多>复制”。 在标注任务复制的弹窗中,填写作业描述,作业名称task-xxxx-copy-xxxx,其中xxxx为系统生成的随机码,用来区分新作业与被复制作业。也可以修改新生成的作业名称。单击“确定”。 复制完成后,在标注作业列表页即可查询新的标注任务,复制标注作业信息包含标注任务的样本、标签、团队标注信息。
install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置
docker容器无法正常网络通信 - 重要 容器共享内存过小 共享内存默认为64M,可按需修改 分布式训练时共享内存不足导致训练失败 - 方式一: 修改/etc/docker/daemon.json配置文件default-shm-size字段 方式二: docker run 命令中使用 --shm-size
hatGLM、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,为用户提供推理部署方案,帮助用户使能大模型业务。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.91
work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 ${image_name}:代表镜像地址。 容器不能挂载到/home/ma-user目录,此目录为ma-user用户
install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置
# 动态挂载,OBS路径obs://obs-bucket-train/dir/需要根据实际修改,挂载路径mount_path取值为“/data/xxx/”,本示例以“/data/demo/”为例,“demo”可以自定义。 body = { "category": "OBS"
ge-Language-Models at Evaluation)。 配置需要使用的NPU卡,例如:实际使用的是第1张和第2张卡,此处填写为“0,1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 步骤一:配置精度测试环境 精度评测可以在原
n、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程,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,为用户提供推理部署方案,帮助用户使能大模型业务。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制
建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时,需要修改 install.sh 中的 transformers 的版本。 由默认 transformers==4.45.0 修改为:transformers==4.44.2 创建训练作业后,会在节点机器中使
建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时,需要修改 install.sh 中的 transformers 的版本。 由默认 transformers==4.45.0 修改为:transformers==4.44.2 创建训练作业后,会在节点机器中使
ge-Language-Models at Evaluation)。 配置需要使用的NPU卡,例如:实际使用的是第1张和第2张卡,此处填写为“0,1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 步骤一:配置精度测试环境 精度评测可以在原
ge-Language-Models at Evaluation)。 配置需要使用的NPU卡,例如:实际使用的是第1张和第2张卡,此处填写为“0,1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 步骤一:配置精度测试环境 精度评测可以在原
目前支持tgi、ma_standard、vllm等方式。 vllm_model:deploy_method为vllm时,服务以openai的方式启动,vllm_model为启动服务时传入的model_path。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result
化系数,格式和per-tensor静态量化所需的2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件一致,只需把每一层的量化系数修改为列表,列表的长度为kv的头数,列表中每一个值代表每一个kv头使用的量化系数。内容示例如下: 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加
1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时,需要修改。 EPOCH 5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 TRAIN_ITERS SN / GBS * EPOCH 非必填。表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。 SEED