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返回多条正常结果。 约束与限制: 不使用beam_search场景下,n取值建议为1≤n≤10。如果n>1时,必须确保不使用greedy_sample采样。也就是top_k > 1; temperature > 0。 使用beam_search场景下,n取值建议为1<n≤10。如果n=1,会导致推理请求失败。
配置信息。 图6 查看Notebook实例详情 “SSH远程开发”功能开启时,在“白名单”右侧单击修改,可以修改允许远程访问的白名单IP地址。实例在停止状态时,在“认证”右侧单击修改,用户可以更新密钥对。 单击“存储配置”页签的“添加数据存储”,可以挂载OBS并行文件系统,方便读
python-3.9.10 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 python benchmark_parallel.py --backend vllm --host ${docker_ip} --port
显示镜像的名称,不可编辑。 README.md - 资产的README内容,支持添加资产的简介、使用场景、使用方法等信息。 编辑完成后,单击“确认”保存修改。 管理镜像文件 预览文件 在镜像详情页,选择“镜像文件”页签。单击文件名称即可在线预览文件内容。 仅支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。
requirements.txt 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 python benchmark_parallel.py --backend vllm --host 127.0.0.1 --port
进入benchmark_tools目录下运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools python benchmark_parallel.py --backend vllm --host
主机用root权限执行命令进行修改 docker exec -u root:root 39c9ceedb1f6 bash -c "chown -R ma-user:ma-user /cache" 针对调试中遇到的错误,可以直接在容器实例里修改,修改结果可以通过commit命令持久化。
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。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。
session = Session() predictor_instance = Predictor(session, service_id="your_service_id") predict_result = predictor_instance.predict(data=data_path
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。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。
json等tokenizer文件或者其他json文件。若缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中,否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转
llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/finetune/ 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 同样以 llama2 为例,用户在Notebook中直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.s
json等tokenizer文件或者其他json文件。如果缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中,否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转
json等tokenizer文件或者其他json文件。如果缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中,否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转
语言模型脚本相对路径是tools/llm_evaluation/benchmark_tools/benchmark_parallel.py,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 python benchmark_parallel.py --backend openai --host ${docker_ip}
D:\ma_cli-latest-py3-none-any.whl -noverify > ./test 本示例以软件包在D:\举例,请根据软件包实际路径修改。 Step3:安装ma-cli 在本地环境cmd中执行命令python --version,确认环境已经安装完成Python。(Python版本需大于3
not found in your environment: flash_attn 根因:昇腾环境暂时不支持flash_attn接口 规避措施:修改dynamic_module_utils.py文件,将180-184行代码注释掉 vim /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2
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。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step,则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时,保持一致。
json等tokenizer文件或者其他json文件。若缺少则需要直接复制至权重转换后的文件夹中,否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转
cendSpeed/processed_for_input/llama2-13b/data/finetune/ 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 同样以 llama2 为例,用户可直接编辑 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 脚本,自定义