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本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。
本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。
--local-dir <模型下载路径> 若要下载指定版本的模型文件,则命令如下: huggingface-cli download --resume-download meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf --revision <模型版本> --local-dir <模型下载路径>
图片宽度(分辨率相关参数)。 --served-model-name: 选择性添加,在接口中使用的模型名;如果没有配置,则默认为tokenizer。 备注:当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行完成后,测试结果保存在benchmark_parallel.csv中。 父主题: 推理性能测试
图片宽度(分辨率相关参数)。 --served-model-name: 选择性添加,在接口中使用的模型名;如果没有配置,则默认为tokenizer。 备注:当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行完成后,测试结果保存在benchmark_parallel.csv中。 父主题: 推理性能测试
图片宽度(分辨率相关参数)。 --served-model-name: 选择性添加,在接口中使用的模型名;如果没有配置,则默认为tokenizer。 备注:当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行完成后,测试结果保存在benchmark_parallel.csv中。 父主题: 推理性能测试
本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。
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本章节介绍如何在Notebook使用tensorRT量化工具实现推理量化。 Step1使用tensorRT量化工具进行模型量化 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使用指导请参见https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/v0.9.0。
查询Notebook实例列表 功能介绍 查询Notebook实例列表,用户可按需查询满足条件的Notebook实例列表。 接口约束 暂无约束 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。
查询所有Notebook实例列表 功能介绍 查询所有Notebook实例列表,用户可按需查询满足条件的Notebook实例列表。 接口约束 暂无约束 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。
sh文件。具体为删除install.sh的第43行 "git cherrypick 171ba0b3"。该问题会导致代码安装失败,会在后续版本修复。 代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-3rdLLM-905-xxx.zip在本地解压缩后,将llm_train文件上传至OBS中。
创建训练作业(预置框架) 参数名称 说明 创建方式 选择“自定义算法”。 启动方式 选择“预置框架”,引擎选择“PyTorch”,PyTorch版本根据训练要求选择。 代码目录 选择OBS桶中训练code文件夹所在路径,例如“obs://test-modelarts/code/”。 启动文件
据源中的文件路径相同或为其子目录。 创建表格数据集后,在存储路径下会自动生成以下4个目录。 annotation:版本发布目录,每次发布版本,会在此目录下生成和版本名称相同的子目录。 data:数据存放目录,导入的数据会放在此目录。 logs:日志存放目录。 temp:临时工作目录。
", # 算法订阅ID item_version_id="item_version_id", # 算法订阅版本ID,也可直接填写版本号 parameters=[] ), # 训练使用的算法对象,示例中使用AIGallery订阅的算法
release_step = wf.steps.ReleaseDatasetStep( name="release", title="数据集版本发布", inputs=wf.steps.ReleaseDatasetInput(name="input_data", data=label_step
管理模型训练作业 查看训练作业详情 查看训练作业资源占用情况 查看模型评估结果 查看训练作业事件 查看训练作业日志 修改训练作业优先级 使用Cloud Shell调试生产训练作业 重建、停止或删除训练作业 管理训练容器环境变量 查看训练作业标签 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型
查询APP详情 功能介绍 查询指定的APP详情。 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 GET /v1/{project_id}/app-auth/apps/{app_id}
${container_draft_model_path}同时使用。 --use-v2-block-manager:vllm启动时使用V2版本的BlockSpaceManger来管理KVCache索引,如果不使用该功能,则无需配置。注意:如果使用投机推理功能,必须开启此参数。 -
驱动和固件版本要求较高,默认不开启。如需开启,配置以下环境变量。 export USE_MM_ALL_REDUCE_OP=1 关闭Matmul_all_reduce融合算子的命令: unset USE_MM_ALL_REDUCE_OP 配置后重启推理服务生效。 查看详细日志 查