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deploy_method:部署方法,不同的部署方式api参数输入、输出解析方式不同,目前支持tgi、ma_standard、vllm等方式。
deploy_method:部署方法,不同的部署方式api参数输入、输出解析方式不同,目前支持tgi、vllm等方式,本案例使用vllm部署方式。
"Node", "apiVersion" : "v2", "metadata" : { "name" : "os-node-created-4s522", "creationTimestamp" : "2022-09-16T03:20:53Z
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FAQ 问题:使用TrainingLogParser工具解析训练日志中loss数据,坐标栏空白,未显示数据走势曲线。 解决方法:在解析工具页面右侧,单击日志文件名右边的设置图标,在弹出的窗口中修改Loss Tag。将字符串loss加上单引号,改为'loss': ,如图1所示。
模型加载阶段将文件缓存解析成运行时的模型。模型编译阶段会耗费较多时间所以建议Model创建一次,编译一次,多次推理。 model = mslite.Model() model.build_from_file(".
“挂载参数”:支持配置SFS挂载参数实现训练加速优化,具体参数说明请参见设置极速文件存储挂载参数。
可选值如下: true:解析子样本序号 false:不解析子样本序号(默认值) include_dataset_data Boolean 发布时是否包含数据集源数据。
可选值如下: true:解析子样本序号 false:不解析子样本序号(默认值) include_dataset_data Boolean 发布时是否包含数据集源数据。
对于布尔类型,建议用户在训练脚本中使用action='store_true'的形式来解析。 framework_type:必选参数,训练作业使用的AI框架类型,可参考步骤5的返回结果。
如果推理需要使用npu加速图片预处理,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本里面。
如果推理需要使用NPU加速图片预处理,适配了llava-1.5模型,启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本.
git clone https://github.com/QwenLM/Qwen-VL.git cd Qwen-VL && git checkout aa00ed04091eea5fcdd32985e7915f1c53e7d599 安装依赖。
--image-feature-size:图片输入解析维度大小;llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git;计算原理如下: 最小处理单元为14*14 【llava1.5】 336*336图像 ==(336/14=24)>> 24*24=
非模板参数 apis 否 Array of CreateModelRequestModelApis objects 模型所有的apis入参出参信息,从配置文件中解析出来的,可不填。
3B √ x x x x Llama-3.2-3B-Instruct · 模型库 (modelscope.cn) 52 llava-1.5-7b √ x x x x https://huggingface.co/llava-hf/llava-1.5-7b-hf/tree/main 53
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