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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。
需要手动执行该命令。例如,在更新了NVIDIA驱动后,需要重新加载新版本的内核模块才能使变更生效。 此外,如果使用了多个NVIDIA显卡,每个显卡都需要加载相应的内核模块才能正常工作。在这种情况下,也需要手动执行“nvidia-modprobe”命令来加载所有必要的内核模块。 处理方法
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
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
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。
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]。
0-cann_8.0.rc2-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240528150158-b521cc0 SWR上拉取 表2 模型镜像版本 模型 版本 CANN cann_8.0.rc2 PyTorch 2.1.0 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts
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
0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240824153350-cebb080 SWR上拉取。 表2 模型镜像版本 模型 版本 CANN cann_8.0.rc3 驱动 23.0.6 PyTorch 2.1.0 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts
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
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
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
语言模型推理性能测试 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,且输入输出长度也在
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
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、
支持的rope scaling类型 本方案支持的rope scaling类型包括linear、dynamic和yarn,其中linear方法只支持传入一个固定的scaling factor值,暂不支持传入列表。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.
如果机器与容器镜像仓库在同一区域,则上传镜像走内网链路。 如果机器与容器镜像仓库不在同一区域,则上传镜像走公网链路,机器需要绑定弹性公网IP。 使用客户端上传镜像,镜像的每个layer大小不能大于10G。 上传镜像的容器引擎客户端版本必须为1.11.2及以上。 连接容器镜像服务。 登录容器镜像服务控制台。 单击
查询训练作业列表 功能介绍 根据指定条件查询用户创建的训练作业。 URI GET /v1/{project_id}/training-jobs 参数说明如表1所示。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。