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py第39行为SUPPORT_FP16 = True 问题8：使用benchmark-tools对GLM系列模型进行性能测试报错 使用benchmark-tools对GLM系列模型进行性能测试报错TypeError: _pad() got an unexpected keyword argument
\"crossbow\"], \"type\": \"string\"}}}" }' Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 附录：基于vLLM（v0.3.2）不同模型推理支持的max-model-len长度说明 基于vLLM（v0
p大于1时，advisor会对不同pp stage的训练profilingg数据进行分析。通过设置更大的进程数可以使能并行分析从而加快分析速度，但也会增大分析占用的cpu资源。通常单进程需要占用1U的cpu和一定cpu memory（取决于模型大小），请根据实际分析环境的资源规格
Structured Pruning) 一种针对LLM进行结构化剪枝的算法，可以减少大模型对于内存和计算资源的需求，提升推理速度，同时其具备比较高的剪枝速度。使用FASP对大模型进行稀疏化剪枝，可以在几乎不影响推理精度情况下，可以有效提升推理性能（吞吐等）。 本文主要应用FASP对LLM进行剪枝压缩。
少？ ModelArts部署在线服务时，如何避免自定义预测脚本python依赖包出现冲突？ ModelArts在线服务预测时，如何提高预测速度？ 在ModelArts中调整模型后，部署新版本模型能否保持原API接口不变？ ModelArts在线服务的API接口组成规则是什么？ M
--rank <rank> --save_steps=5 --max_steps 100 <cfgs_yaml_file>：性能或精度测试配置的yaml文件地址，如代码目录中performance_cfgs.yaml、accuracy_cfgs.yaml相对或绝对路径，根据自己要求执行
A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决？ GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML 训练速度突然下降以及执行nvidia-smi卡顿如何解决？ GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA
False Bool ignore_eos表示是否忽略EOS并且继续生成token。 Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
moondream2 moondream2:/home/ma-user/ #复制moondream2目录到容器中 Step5 准备测试数据 需要用户自己准备测试图片。 将测试图片存放在宿主机/home/temp/data目录下，修改目录权限后，复制到容器中。 chmod -R 777 data
部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 若需要部署量化模型，需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用
标注属性请见表4。 usage String 用途，可选值为TRAIN、EVAL、TEST、INFERENCE。指明该对象用于训练、评估、测试、推理，如果没有给出该字段，则使用者自行决定如何使用该对象。 inference_loc String 当此Manifest文件由推理服务
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。 父主题： 推理模型量化
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