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模式,全量节点和增量节点分别占用2张卡,一共使用4张卡。 配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理,基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量: export LLM_TOOLS_PATH=${root
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支持multi-lora特性 支持W4A16、W8A16和W8A8量化 升级vLLM 0.6.3 支持流水线并行 支持 input_embed输入 分离部署支持调优工具 说明:具体模型支持的特性请参见大模型推理指导文档 LLM开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导 LLM开
务需要选择任务所需的资源卡数。 如果选择付费资源,则请确认账号未欠费,且余额高于所选计算规格的收费标准,否则可能会导致AI Gallery工具链服务异常中断。AI Gallery的计算规格的计费说明请参见计算规格说明。 作业参数配置完成后,单击“启动作业”。 在“订单信息确认”页
在获取软件和镜像中,下载并解压代码包。本文档主要使用ascendcloud-aigc-poc-sdxl-finetune文件夹中的文件,请利用OBS Browser+工具将文件夹中内容上传至OBS的代码文件夹code中。 obs://<bucket_name>/code ├── attention_processor
在获取软件和镜像中,下载并解压代码包。本文档主要使用aigc_train->torch_npu->diffusers下的部分文件,请利用OBS Browser+工具将文件夹中内容上传至OBS的代码文件夹code中。 obs://<bucket_name>/code ├── diffusers-train
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
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评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
请检查NPU驱动是否正常 无法正常使用NPU卡 Snt3P 300IDuo Snt9B Snt9C 重要 ascend-dmi不可用 请检查工具包ToolBox是否正常安装 无法使用ascend-dmi进行性能分析 Snt9B Snt9C 安装CES Agent监控插件 当前账户需
模式,全量节点和增量节点分别占用2张卡,一共使用4张卡。 配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理,基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量: export LLM_TOOLS_PATH=${root
模式,全量节点和增量节点分别占用2张卡,一共使用4张卡。 配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理,基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量: export LLM_TOOLS_PATH=${root
创建AI应用 功能介绍 导入元模型创建AI应用。 执行代码、模型需先上传至OBS(训练作业生成的模型已默认存储到OBS)。 接口约束 使用模板导入模型与不使用模板导入这两类导入方式的Body参数要求不一样。以下Body参数说明中以模板参数表示适合使用模板导入模型时填写的参数,非模
Paraformer基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite Lite Server上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展Paraformer的推理过程。 约束限制 本方案目前仅适用于企业客户。