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c_decode/EAGLE 文件夹,使用convert_eagle_ckpt_to_vllm_compatible.py脚本进行权重转换。转换命令为 python convert_eagle_ckpt_to_vllm_compatible.py --base-path 大模型权重地址
用户Token接口说明如何调用API,Token可以用于调用其他API时的鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API:https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求URI 请求URI由如下部分组成: {URI-scheme}
lm_tools/spec_decode文件夹,使用convert_eagle_ckpt_to_vllm_compatible.py脚本进行权重转换。转换命令为 python convert_eagle_ckpt_to_vllm_compatible.py --base-path 大模型权重地址 --draft-path
下载CogVideoX1.5 5b模型,huggingface地址如下 https://huggingface.co/THUDM/CogVideoX1.5-5B 准备数据集 数据集可参考使用如下数据集 https://huggingface.co/datasets/Wild-Hea
子用户仅限于对自己创建的工作空间下的资源池进行迁移操作。 网络工作空间迁移 登录ModelArts管理控制台,选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”,切换到“网络”页签。 在网络列表中,选择目标网络“操作 > 更多 > 工作空间迁移”。 在弹出的“迁移网络”中,选择要迁移的“目标工作空间”,单击“确定”。
订购订单支付完成后跳转的url地址。 os.modelarts/order.id 否 String 订单id,包周期资源池创建或者计费模式变更的时候该参数必需。 表7 PoolSpecCreation 参数 是否必选 参数类型 描述 type 是 String 资源池类型。可选值如下:
修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图4 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前,针对Qwen系列模型(qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b)中的tokenizer 文件,需要修改代码。
ile.json文件中的server_id。 managementIpAddress:主节点IP地址,和ipAddress取值一致。 httpsEnabled:取值需要修改为false。 interCommTLSEnabled和interNodeTLSEnabled:如果不需要开
如何查看训练作业的资源占用情况? 更多 Lite Server 哪里可以了解Atlas800训练服务器硬件相关内容 GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA? 更多 开发环境 在ModelArts的Notebook中使用不同的资源规格训练时为什么训练速度差不多? Mode
命令,将必要的内核模块加载到系统中。但有时候也可能需要手动执行该命令。例如,在更新了NVIDIA驱动后,需要重新加载新版本的内核模块才能使变更生效。 此外,如果使用了多个NVIDIA显卡,每个显卡都需要加载相应的内核模块才能正常工作。在这种情况下,也需要手动执行“nvidia-m
接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考:https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/lates
#在myenv的环境中安装名字为numpy的package conda install -c https://conda.anaconda.org/anaconda numpy #使用源 https://conda.anaconda.org/anaconda 安装numpy conda
本文价格仅供参考,实际计算请以ModelArts价格详情中的价格为准。 变更配置后对计费的影响 如果您在购买按需计费资源池后变更了规格配置,会产生一个新订单并开始按新配置的价格计费,旧订单自动失效。 如果您在一个小时内变更了规格配置,将会产生多条计费信息。每条计费信息的开始时间和结束时间对应不同配置在该小时内的生效时间。
费规格资源较少,排队概率高。 规格选择卡数尽量少,如可以选择1卡,相比于选择8卡排队几率大大降低。 可以尝试使用其他Region(如北京四切换为上海一)。 如果有长期的资源使用诉求,可以购买独占使用的专属资源池。 如果是专属资源池,建议您进行以下排查: 排查专属资源池中是否存在其
解决方法:降低transformers版本到4.42:pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6:使用AWQ转换llama3.1系列模型权重出现报错ValueError: `rope_scaling` must be a dictionary with
解决方法:降低transformers版本到4.42:pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6:使用AWQ转换llama3.1系列模型权重出现报错ValueError: `rope_scaling` must be a dictionary with
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&& \ pip install ipykernel==6.7.0 --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple && \
接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考:https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/lates
mpressor量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库: git clone https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd llm-compressor pip install