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软件包部署前准备 准备资源 为了方便后续的操作，需要您提前准备好如下资源： 创建一个虚拟私有云VPC，请参考创建虚拟私有云和子网。 创建一个未开启安全认证的2.4.0或以上版本的ServiceComb引擎专享版，请参考创建微服务引擎。 ServiceComb引擎所在VPC为1所创建的
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.5.0）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大
附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM（v0.6.0）部署推理服务时，不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明，如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出，为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大
语言模型推理性能测试 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时
服务启动 启动DM，进入下图中的bin目录下，输入命令 ./startmanager.sh 启动DM服务； 图1 服务启动1 创建单独的应用服务器。 仍然使用上面的方法，通过命令行创建，如下： 图2 服务启动2 ./manageprofiles.sh -create -templatePath
IHS的部署 以下操作在WEBSPHEREIHS主机上执行。 之前的操作仅仅是部署了一个应有到一个集群上,但是这个时候负载均衡未时实现,所以需要配置HIS来实现负载均衡. 解压C88TLML_WASND_61_LINUX_X86_64_SUPPLEMENT.tar.gz 解压后执行
交易发起方回滚（rollbackSend） 该方法用于在跨链资产交换发起方所属区块链上执行回滚操作，即还原发起方所属区块链上对应资产至跨链资产交换开始前的状态，并解锁该资产，使得其可以继续处理下一笔跨链操作。 本例中，该方法将根据发起方所属区块链上args[0]对应数据锁中的PreValue
签发者确认凭证已签发 功能介绍 签发者确认申请订单，将签发的凭证索引更新到订单中。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/identity/
SparkPack 企业ERP和MES的接口封装到集成工作台 对于创建的SparkPack 企业ERP连接器和MES连接器，把两个系统需要使用的接口都封装到连接器上，即创建执行动作。 选择连接器-点击连接器名称-点击创建执行动作 编辑请求头、请求体、查询参数、路径参数，其中请求体可以手动输入
ERP基础数据同步到OA流创建并复用 基于模板创建首条流 基于首条流创建其它流 父主题： 基于复制的流模板配置流
使用Xshell连接不上云服务器，提示“WARNING! The remote SSH server rejected X11 forwarding request.”报错 问题描述 使用Xshell连接不上云服务器，提示“WARNING!The remote SSH server
Superior通过REST接口查看已结束或不存在的applicationID，页面提示Error Occurred 问题 Superior通过REST接口查看已结束或不存在的applicationID，返回的页面提示Error Occurred。 回答 用户提交查看applicationID
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例，运行：0_pl_pretrain_13b.sh 训练脚本后，脚本检查是否已经完成数据集预处理的过程。 如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例，运行：0_pl_pretrain_13b.sh 训练脚本后，脚本检查是否已经完成数据集预处理的过程。 如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后，只有部分节点会保存权重，而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时，会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常，可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内，最大只有60G（实际应该在40G
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 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 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
语言模型推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动
投机推理使用说明 什么是投机推理 传统LLM推理主要依赖于自回归式（auto-regressive）的解码（decoding）方式，每步解码只能够产生一个输出token，并且需要将历史输出内容拼接后重新作为LLM的输入，才能进行下一步的解码。为了解决上述问题，提出了一种投机式推理方式
Eagle投机小模型训练 什么是Eagle投机小模型训练 2013年12月滑铁卢大学、加拿大向量研究院、北京大学等机构联合发布Eagle，旨在提升大语言模型的推理速度，同时保证模型输出文本的分布一致。这种方法外推LLM的第二顶层特征向量，能够显著提升生成效率。 Eagle训练了一个单层模型
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