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修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图5 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前,针对Qwen系列模型(qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b)中的tokenizer 文件,需要修改代码。
轻量化适配:无需改变原始模型结构,通过低秩矩阵的调整即可适配不同任务。 多任务并行:支持同时加载多个LoRA模块,使得VLLM可以在不同任务间快速切换,提高多任务推理的效率。 约束限制 multi-lora特性不能和Chunked Prefill特性一起使用。 multi-lora特性使用说明
解决方法:降低transformers版本到4.42:pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6:使用AWQ转换llama3.1系列模型权重出现报错ValueError: `rope_scaling` must be a dictionary with
解决方法:降低transformers版本到4.42:pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6:使用AWQ转换llama3.1系列模型权重出现报错ValueError: `rope_scaling` must be a dictionary with
排查/home/ma-user/.ssh目录权限是否为755/750,不是该权限请修改。 连接时如果报错密钥无权限,排查密钥是否为自己的密钥(可能使用了重名密钥),请更换密钥后重新连接实例。 本地排查 检查配置是否正确。 打开config文件进行检查:Host必须放在每组配置的第一行,作为每组配置的唯一ID。
Object Git仓库信息,如表28所示。该字段不支持使用,在调用接口时会自动返回。 resource_reserved_timestamp Integer 资源预留时间戳。 auto_stop Object 自动停止参数,如表14 auto_stop字段数据结构说明所示。 failed_reasons
解决方法:降低transformers版本到4.42:pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6:使用AWQ转换llama3.1系列模型权重出现报错ValueError: `rope_scaling` must be a dictionary with
付欠款,那么付费资源(如计算规格、OBS桶)、等都将被冻结,资源进入保留期。保留期的资源不支持任何操作。如果用户在宽限期内充值,则华为云会自动扣取欠费金额(含宽限期内产生的费用) 保留期到期时仍未支付欠款(含宽限期内产生的费用),则付费资源将释放,数据无法恢复。 宽限期和保留期的详细规则请参见宽限期保留期。
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修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图5 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前,针对Qwen系列模型(qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b)中的tokenizer 文件,需要修改代码。
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├──awq # W4A16量化工具 ├──convert_awq_to_npu.py # awq权重转换脚本 ├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测
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AI案例的发布功能即将上线,当前只支持订阅使用。 生态合作介绍 AI Gallery的生态合作模块展示了伙伴赋能培训,该模块旨在与合作伙伴一起构建合作共赢的AI生态体系。 AI Gallery使用限制 目前自动学习产生的模型暂不支持发布到AI Gallery。 订阅或购买主要是获取AI资产的使用配额
urce_location必填,template不需要填。 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 POST /v1/{project_id}/models 表1
Diffusion的WebUI套件,使用NPU卡进行推理。 步骤一 准备环境 请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务
c_decode/EAGLE 文件夹,使用convert_eagle_ckpt_to_vllm_compatible.py脚本进行权重转换。转换命令为 python convert_eagle_ckpt_to_vllm_compatible.py --base-path 大模型权重地址
905-xxx.zip代码包。 unzip AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-*.zip 运行推理构建脚本build.sh文件,自动获取ascend_vllm_adapter文件夹中提供的vLLM相关算子代码。 cd llm_inference bash build.sh