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该指标用于统计每秒从磁盘读出的数据量。只考虑被容器使用的数据盘。 千字节/秒(Kilobytes/Second) ≥0 NA NA NA 磁盘写入速率 ma_node_disk_write_rate_kilobytes_seconds 该指标用于统计每秒写入磁盘的数据量。只考虑被容器使用的数据盘。
通过vLLM服务API接口启动服务时,推理请求不涉及此参数。 prompt 是 - Str 请求输入的问题。 max_tokens 否 16 Int 每个输出序列要生成的最大tokens数量。 top_k 否 -1 Int 控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。
文件数(含文件、文件夹数量)小于或等于1000个。 文件总大小小于或等于5GB。 “启动文件” 必须为“代码目录”下的文件,且以“.py”结尾,即ModelArts目前只支持使用Python语言编写的启动文件。 代码目录路径中的启动文件为训练启动的入口。 设置算法启动方式(预置框架+自定义) 图2 使用预置框架+自定义镜像创建算法
进行标注,重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意,可根据界面提示调用接口访问在线服务。 目前只支持jpg、jpeg、bmp、png格式的图片。 图2 预测结果 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 表示图片预测的标签。
数据类型,默认为FREE_FORMAT。 否 DataTypeEnum description 描述信息。 否 str import_data 是否要导入数据,当前只支持表格数据,默认为False。 否 bool work_path_type 数据集输出路径类型,当前仅支持OBS,默认为0。 否 int import_config
Workflow数据集标注节点代码样例 主要包含三种场景的用例: 场景一:基于用户指定的数据集创建标注任务,并等待用户标注完成。 使用场景: 用户只创建了一个未标注完成的数据集,需要在工作流运行时对数据进行人工标注。 可以放在数据集导入节点之后,对导入的新数据进行人工标注。 数据准备:提
选字段,标注文件的存储路径。 “annotation-format”: 描述标注文件的格式,可选字段,默认为“PASCAL VOC”。目前只支持“PASCAL VOC”。 “sample-type”:样本格式,0表示图片,1表示文本,2表示语音,4表示表格,6表示视频。 表4 PASCAL
input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接 labels与input_ids对应,用-100替换user_ids的token,只保留assistant_ids attention_mask是和input_ids等长的全1序列 返回input_ids\attention_mask\labels的字典
input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接 labels与input_ids对应,用-100替换user_ids的token,只保留assistant_ids attention_mask是和input_ids等长的全1序列 返回input_ids\attention_mask\labels的字典
推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动
语言模型推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范
MA-Advisor使用指导 工具安装 下载ma-advisor安装包至开发环境中。 (可选)完成软件包签名校验。 下载软件包签名校验文件。 安装openssl并进行软件一致性验证,具体签名校验命令如下: openssl cms -verify -binary -in ma_ad
请求参数如表2所示。 表2 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 config_name 是 String 训练作业参数名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线或者中划线的名称。 config_desc 否 String 对训练作业的描述,默认为空,字符串的长度限制为[0,256]。
语言模型推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范
迁移过程使用工具概览 基础的开发工具在迁移的预置镜像和开发环境中都已经进行预置,用户原则上不需要重新安装和下载,如果预置的版本不满足要求,用户可以执行下载和安装与覆盖操作。 模型自动转换评估工具Tailor 为了简化用户使用,ModelArts提供了Tailor工具,将模型转换、
语言模型推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范
使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式,使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ
name 否 String 算子名称。 params 否 Object 算子参数,参数类型是map<string,object>,object目前只支持Boolean、Integer、Long、String、List[/topic/body/section/table/tgroup/tbody/row/entry/p/br
冗余。 冗余节点分布策略:冗余节点的分布策略,超节点仅支持step均分:每个超节点内预留相同数量的冗余节点。 冗余实例数:此规格设置的高可用冗余实例数量。冗余系数指的是冗余节点分布策略为step均分时,每个超节点内预留的冗余节点数量。 方式二:在资源池详情页的规格页签设置 图2 规格页签设置
使用GPTQ量化 当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式,使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内,同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ