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转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本: 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。如需保留之前权重格式,请在转换前备份。 python convert_awq_to_npu.py --model /home/ma-user/Qwen1
以上代码中的"<modelarts_action>"、"<your_ssf_id>"、"<sfs_path>"、"<sfs_option>",需要根据您的业务需求替换为实际的参数,各参数含义如下。 表1 参数解释 参数 参数解释 Action 表示在何种场景下授予SFS Turbo文件夹访问权限。 创建
0.2.2和Diffusers 0.30.2框架的推理过程。另外,FLUX.1-schnell模型的使用方法和FLUX.1-dev一致,只需替换权重文件即可,本文以FLUX.1-schn为例。 约束限制 本方案目前仅适用于企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.91
由于使用的容器引擎是containerd,不再是docker,因此需要改写复制的登录指令,将docker进行替换,使用nerdctl工具。 # docker login 替换为: nerdctl login 步骤五 修改并上传镜像 1. 在机器中输入Step4登录指令后,使用下列示例命令将镜像上传至SWR:
由于使用的容器引擎是containerd,不再是docker,因此需要改写复制的登录指令,将docker进行替换,使用nerdctl工具。 # docker login 替换为: nerdctl login 步骤五 修改并上传镜像 1. 在机器中输入Step4登录指令后,使用下列示例命令将镜像上传至SWR:
由于使用的容器引擎是containerd,不再是docker,因此需要改写复制的登录指令,将docker进行替换,使用nerdctl工具。 # docker login 替换为: nerdctl login 步骤五 修改并上传镜像 1. 在机器中输入Step4登录指令后,使用下列示例命令将镜像上传至SWR:
ch-1.0.0/bin/python 如果路径为~/anaconda3/envs/Pytorch-1.0.0/bin/python,把~替换为/home/ma-user即可。 Sync folders: 需要配置本地的工程目录文件同步到云上开发环境中的某个目录,推荐配置为/ho
转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本: 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。如需保留之前权重格式,请在转换前备份。 python convert_awq_to_npu.py --model /home/ma-user/Qwen1
转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本: 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。如需保留之前权重格式,请在转换前备份。 python convert_awq_to_npu.py --model /home/ma-user/Qwen1
由于使用的容器引擎是containerd,不再是docker,因此需要改写复制的登录指令,将docker进行替换,使用nerdctl工具。 # docker login 替换为: nerdctl login 步骤五 修改并上传镜像 1. 在机器中输入Step4登录指令后,使用下列示例命令将镜像上传至SWR:
-steps个token。开启投机推理后无需配置该参数。 --host=${docker_ip}:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:服务部署的端口。 --gpu-memory-utilization:NPU使用的显存比例,复用原vLLM的入参名称,默认为0
上传镜像至容器镜像服务镜像仓库。 使用docker tag命令给上传镜像打标签。 #region和domain信息请替换为实际值,组织名称deep-learning也请替换为自定义的值。 sudo docker tag mindspore:2.1.1-cann6.3.RC2 swr.{region}
目录下,如“/”、“/var/run”等,会导致容器异常。建议挂载在空目录下,若目录不为空,请确保目录下无影响容器启动的文件,否则文件会被替换,导致容器启动异常,工作负载创建失败。 storage_type String 挂载类型sfs_turbo极速文件系统挂载。 source_address
_name}:${image_version}请替换为您所要上传的实际镜像的名称和版本名称。 [镜像仓库地址]:可在SWR控制台上查询,即1.c中登录指令末尾的域名。 [组织名称]:/${organization_name}请替换为您创建的组织。 [镜像名称2:版本名称2]:${
lm-eval,参考命令如下。参数quantization="smoothquant"表示smoothquant量化,可以根据实际量化场景替换为awq等。 lm_eval --model vllm --model_args pretrained="/data/nfs/benc
并按照global rank_table中的全量实例、增量实例的顺序,对全量推理实例、增量推理实例启动的端口号进行排序,端口之间用,(英文逗号)分隔开作为该环境变量的输入。 USE_OPENAI:仅在服务入口实例生效,用于配置api-server服务是否使用openai服务,默认
er目录下。获取路径参见表2。 解压AscendCloud-AIGC-*.zip文件,解压后将里面指定文件与对应MiniCPM-V文件进行替换。 cd /home/ma-user unzip AscendCloud-AIGC-*.zip -d ./AscendCloud cd
并按照global rank_table中的全量实例、增量实例的顺序,对全量推理实例、增量推理实例启动的端口号进行排序,端口之间用,(英文逗号)分隔开作为该环境变量的输入。 USE_OPENAI:仅在服务入口实例生效,用于配置api-server服务是否使用openai服务,默认
--device=/dev/davinci1 \ --network=bridge \ ${image_name} bash 进入容器。需要将${container_name}替换为实际的容器名称。 docker exec -it ${container_name} bash 步骤二:上传代码、权重和数据集到容器中
其中Ascend Snt9系列可为用户解决图像分类和物体检测两大类模型训练场景;Ascend Snt3系列可应用于图像分类、物体检测、图像分割、NLP等常用深度学习领域高性能推理场景。同时,使用MindSpore开发的模型可直接在ModelArts平台完成训练和推理。 发布区域:华北-北京四、西南-贵阳一