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zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain，返回临时预览链接。设置为application/octet-stream，返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token。
/usr/local/Ascend /usr/local/Ascend # 设置容器镜像预置环境变量 # 请务必设置 CANN 相关环境变量 # 请务必设置 Ascend Driver 相关环境变量 # 请务必设置 PYTHONUNBUFFERED=1, 以免日志丢失 ENV PATH
py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，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/
表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改
表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改
k。 SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表，允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。 service String 访问Notebook的途径，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook。
k。 SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表，允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。 service String 访问Notebook的途径，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook。
表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改
选择续费时长，并根据需要设置自动续费次数，单击“开通”。 图2 开通自动续费 在续费管理页面修改自动续费 进入“费用中心 > 续费管理”页面。 选择需要修改自动续费的专属资源池，单击操作列“修改自动续费”。 设置续费方式，选择续费时长，并根据需要设置自动续费次数，单击“确认”。
格式的模板： 支持Alpaca格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 AlpacaStyleInstructionHandler 支持Sharegpt格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 SharegptStyleInstructionHandler 已支持的系列模型模板：
创建模型界面上配置的健康检查地址与实际配置的是否一致 如果使用的是ModelArts提供的基础镜像创建模型，健康检查URL默认必须为/health。 图4 设置健康检查URL 模型推理代码customize_service.py编写有问题 如果模型推理代码customize_service.py编
k。 SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表，允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。 service String 访问Notebook的途径，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook。
transformers 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
ModelArts上没有配置委托授权。 OBS文件加密上传导致。ModelArts不支持OBS加密文件。 OBS桶的权限和访问ACL设置不正确导致。 创建训练作业时，代码目录和启动文件设置有误。 处理办法 查看OBS桶与ModelArts是否在同一个区域 查看创建的OBS桶所在区域。 登录OBS管理控制台。
模型基本信息参数说明 参数名称 说明 名称 模型名称。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。 版本 设置所创建模型的版本。第一次导入时，默认为0.0.1。 说明： 模型创建完成后，可以通过创建新版本，导入不同的元模型进行调优。 描述 模型的简要描述。
py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，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/
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
最多支持100档配置，每一档通过英文逗号分隔。 如果用户设置的dim数值过大或档位过多，可能会导致模型编译失败，此时建议用户减少档位或调低档位数值。 如果用户设置了动态维度，实际推理时，使用的输入数据的shape需要与设置的档位相匹配。 父主题： 应用迁移
k。 SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表，允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。 service String 访问Notebook的途径，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook。
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