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curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker.sh 获取基础镜像。本示例以Ubuntu18.04为例。
形式为:“bash /home/work/run_train.sh python /home/work/user-job-dir/app/train.py {python_file_parameter}”。
curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker.sh 获取基础镜像。本示例以Ubuntu18.04为例。
2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。
当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。
2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。
当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。
当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。
可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。
可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。
可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。
可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。
可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。
创建模型规范参考 模型包结构介绍 模型配置文件编写说明 模型推理代码编写说明 自定义引擎创建模型规范 自定义脚本代码示例 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
Train_command_path 必填,训练启动脚本,输入启动脚本地址,例如“/xxx/xxx/main.py”。仅支持shell脚本和python脚本。脚本示例可以参考train.py示例。
GPU推理脚本内容参见附录2:在GPU上运行infer.py脚本内容。
可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。
可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。
可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。
可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。