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/home/ma-user/miniconda3 # 设置容器镜像预置环境变量 # 请务必设置 PYTHONUNBUFFERED=1, 以免日志丢失 ENV PATH=$PATH:/home/ma-user/miniconda3/bin \ PYTHONUNBUFFERED=1 # 设置容器镜像默认用户与工作目录
user_name 否 String 用户名,GaussDB(DWS)数据需提供此参数。 user_password 否 String 用户密码,GaussDB(DWS)数据需提供此参数。 vpc_id 否 String MRS集群所在的vpc的ID。 表8 SampleLabel
MindSpore Lite云侧推理包解压缩后,设置LITE_HOME环境变量为解压缩的路径,例如: export LITE_HOME=$some_path/mindspore-lite-2.2.10-linux-aarch64 设置环境变量LD_LIBRARY_PATH: export
worker_id 否 String 标注成员ID,可调用标注成员列表接口获取。 响应参数 无 请求示例 提交验收任务的样本评审意见。设置是否通过为“true”,评审分数为“A”。 { "comments" : [ { "worker_id" : "8c15ad0
试启动后新修改的配置信息可以在当前执行中立即生效。 停止 单击指定节点查看详情,可以对运行中的节点进行停止操作。 继续运行 对于单个节点中设置了需要运行中配置的参数时,节点运行会处于“等待操作”状态,用户完成相关数据的配置后,可单击“继续运行”按钮并确认继续执行当前节点。 部分运行Workflow节点
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
command”表示训练作业中需要执行的其他自定义命令。 “环境变量”增加“MY_SSHD_PORT = 38888”。 “配置节点间SSH免密互信”开关打开,并设置“SSH密钥目录”,一般保持默认值。该配置会在下发训练作业后,自动在训练容器的“/home/ma-user/.ssh”目录下生成SSH密钥
/home/ma-user/miniconda3 # 设置容器镜像预置环境变量 # 请务必设置 PYTHONUNBUFFERED=1, 以免日志丢失 ENV PATH=$PATH:/home/ma-user/miniconda3/bin \ PYTHONUNBUFFERED=1 # 设置容器镜像默认用户与工作目录
oken和大于max_model_len,服务端返回报错Response payload is not completed,见图2。 再次设置输入输出的token和小于max_model_len访问推理服务,服务端响应200,见图3。 客户端仍返回报错Response payload
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
有以下两种方式免费体验预置服务。 在“模型体验”页面进行推理。 在预置服务列表,选择所需的服务,单击操作列的“体验”,跳转到“模型体验”页面,进行参数设置后,即可开始问答体验。操作指导请参见在MaaS体验模型服务。 当Tokens的免费调用额度使用完时,操作列的“体验”会置灰。 在业务环境中调用模型服务的API进行推理。
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表,允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。 表5 EndpointsRes 参数 参数类型 描述 allowed_access_ips Array
节点池名称。比如:nodePool-1。 taints Array of Taint objects 支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性,非特权池不能指定。 labels Map<String,String> k8s标签,格式为key/value键值对。 tags Array
oken和大于max_model_len,服务端返回报错Response payload is not completed,见图2。 再次设置输入输出的token和小于max_model_len访问推理服务,服务端响应200,见图3。 客户端仍返回报错Response payload
max_out_len:在运行类似mmlu、ceval等判别式回答时,max_out_len建议设置小一些,比如16。在运行human_eval等生成式回答(生成式回答是对整体进行评测,少一个字符就可能会导致判断错误)时,max_out_len设置建议长一些,比如512,至少包含第一个回答的全部字段。 batc
max_out_len:在运行类似mmlu、ceval等判别式回答时,max_out_len建议设置小一些,比如16。在运行human_eval等生成式回答(生成式回答是对整体进行评测,少一个字符就可能会导致判断错误)时,max_out_len设置建议长一些,比如512,至少包含第一个回答的全部字段。 batc