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资源池分为公共资源池与专属资源池。 公共资源池供所有租户共享使用。 专属资源池需单独创建,不与其他租户共享。 实例规格 选择实例规格,规格中描述了服务器类型、型号等信息。 更多选项 永久保存日志 选择是否打开“永久保存日志”开关。 开关关闭(默认关闭):表示不永久保存日志,则任务日志会在3
查询服务详情 查询当前服务对象的详细信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1:根据部署在线服务生成的服务对象进行服务详情查询 1 2 3 4 5 6 7 from
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令
value="1.0"), wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value="60"), wf.AlgorithmParameters(name="save_summary_steps"
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费用账单 您可以在“费用中心 > 账单管理”查看资源的费用账单,以了解该资源在某个时间段的使用量和计费信息。 账单上报周期 包年/包月计费模式的资源完成支付后,会实时上报一条账单到计费系统进行结算。 按需计费模式的资源按照固定周期上报使用量到计费系统进行结算。按需计费模式产品根据
├──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 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本
├──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 精度评测切换conda环境,确保之前启动服务为vllm接口
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
├──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 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本
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准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
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from __future__ import print_function import os import gzip import codecs import argparse from typing import IO, Union import numpy as np import
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