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ub.com/NVIDIA/TensorRT-LLM/tree/main/examples/llama#int8-kv-cache) python convert_checkpoint.py \ --model_dir ./llama-models/llama-7b-hf \
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有关,预计30分钟~3小时。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/ --quant-path
sentencepiece #安装量化工具依赖 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py 详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/latest
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pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers 4.42以上 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/ --quant-path
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ng。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 物体检测数据集中,如果标注框坐标超过图片,将无法识别该图片为已标注图片。 在上传数据时,请选择非加密桶进
[worker-0] [耗时: 秒] 训练输入(参数名称:)下载失败,失败原因: [worker-0] 正在安装Python依赖包,导入文件: [worker-0] [耗时: 秒] Python依赖包安装完成,导入文件: [worker-0] 训练作业开始运行 [worker-0] 训练作业运行结束,退出码
vert_mg_hf.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中,再执行python命令。 方法二:用户在Notebook直接
vert_mg_hf.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中,再执行python命令。 方法二:用户在Notebook直接
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用户B的操作: 登录容器镜像服务控制台,进入“我的镜像”页面。 单击需要共享的镜像名称,进入镜像详情页。 在共享页签,单击“共享镜像”,在新窗口中输入共享的账号名称等,单击“确定”。 用户A的操作: 登录容器镜像服务控制台,在“我的镜像>他人共享”页签下,查看用户B共享的镜像,单击镜像名称进入镜像详情。
benchmark_tools conda activate python-3.9.10 执行脚本benchmark_serving.py测试动态benchmark。具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 python benchmark_serving.py --backend
在线服务 部署在线服务时,自定义预测脚本python依赖包出现冲突,导致运行出错 在线服务预测时,如何提高预测速度? 调整模型后,部署新版本AI应用能否保持原API接口不变? 在线服务的API接口组成规则是什么? 在线服务运行中但是预测失败时,如何排查报错是不是模型原因导致的 在
"default_policy/eps:0" : "0.0" } path 否 String 服务内的推理路径,默认为"/"。 表2 predict返回参数说明 参数 描述 返回消息体 输出的参数和值,平台只做转发,不做识别。 父主题: 服务管理