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├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题：
方式二：通过vLLM服务API接口启动服务 在llm_inference/ascend_vllm/目录下通过vLLM服务API接口启动服务，具体操作命令如下，API Server的命令相关参数说明如下，可以根据参数说明修改配置。 python -m vllm.entrypoints.api_server
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题：
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题：
如果正确请按继续排查。 如果不正确请按上面格式修改后继续排查。 查看密钥文件的路径，建议放在C:\Users\{user}\.ssh下，并确保密钥文件无中文字符。 排查插件包是否为最新版：在extensions中搜索，看是否需要升级。检查Remote-ssh三方插件是否兼容。 4. 检查本地V
ibstat查看网卡非Active状态。 A050121 NPU 其他 npu dcmi接口检测到driver异常。 NPU驱动环境异常。 A050122 NPU 其他 npu dcmi device异常。 NPU设备异常，昇腾dcmi接口中返回设备存在重要或紧急告警。 A050123 NPU 链路 npu
片为已标注图片。 数据上传至OBS 在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。 上传OBS的文件规范： 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 如不需要提前上传训练数据，请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。如：“/bucketName/data-cat”。
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档
25&1.28版本。 若您没有可用的CCE集群，可先创建CCE集群。CCE 1.28集群版本支持通过控制台、API方式创建，CCE 1.23和CCE 1.25版本支持通过API方式创建。不同版本的CCE集群创建方式请见Kubernetes版本策略。 若您已有CCE集群，但CCE集群版本低于1
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档
参数类型 描述 model 是 无 Str 通过OpenAI服务API接口启动服务时，推理请求必须填写此参数。取值必须和启动推理服务时的model ${model_path}参数保持一致。 通过vLLM服务API接口启动服务时，推理请求不涉及此参数。 prompt 是 - Str
"Template"，"Custom"）默认为TensorFlow。 是 str model_name 模型的名称，支持1-64位可见字符（含中文），名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。 否 str、Placeholder model_version 模型的版本，格式需为“数值.数值.数
首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，用于配置pod。而在训练中，需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap1980-vcjob
首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，用于配置pod。而在训练中，需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap1980-vcjob
首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，用于配置pod。而在训练中，需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap1980-vcjob
首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，用于配置pod。而在训练中，需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap1980-vcjob
单击“部署模型服务”进入部署页面，完成创建配置。 表1 部署模型服务 参数 说明 服务设置 服务名称 自定义部署模型服务的名称。 支持1~64位，以中文、大小写字母开头，只包含中文、大小写字母、数字、中划线、下划线的名称。 描述 部署模型服务的简介。支持256字符。 模型设置 部署模型 单击“选择模型”
容器镜像所在的路径：单击选择前面创建的镜像。 容器调用接口：选择HTTPS。 host：设置为8443。 部署类型：选择在线部署。 图13 设置模型参数 填写apis定义，单击“保存”生效。apis定义中指定输入为文件，具体内容参见下面代码样例。 图14 填写apis定义 apis定义具体内容如下： [{
} 这里Step指定为0表示只对首个Step进行数据Dump。task指定为statistics表示使用统计量模式，该模式下针对整网训练API输入输出保存最大值、最小值、均值等统计量信息比对，落盘数据量较小。GPU和NPU环境依次进行数据Dump，正常执行结束标识如下图回显Exception:
["auto-gptq is an easy-to-use model quantization library with user-friendly apis, based on GPTQ algorithm."] gptq_config = GPTQConfig(bits=8, dataset=dataset
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