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\"bow\", \"crossbow\"], \"type\": \"string\"}}}" }' Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 附录：基于vLLM（v0.3.2）不同模型推理支持的max-model-len长度说明 基于vLLM（v0
行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接 labels与in
e-cli是Hugging Face官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli download --resume-download meta
将签名信息添加到消息头，从而通过身份认证。 AK(Access Key ID)：访问密钥ID。与私有访问密钥关联的唯一标识符；访问密钥ID和私有访问密钥一起使用，对请求进行加密签名。 SK(Secret Access Key)：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。
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Preference Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training
行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接 labels与in
使用benchmark-tools访问推理服务时，输入输出的token和大于max_model_len，服务端返回报错Response payload is not completed，见图2。 再次设置输入输出的token和小于max_model_len访问推理服务，服务端响应200，见图3。
可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下： 在启动训练脚本基础：步骤三 启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和PROF_SAVE_PATH=/save_path参数，单机启动举例说明： PROF_ENABLE=1 PROF_SAVE_PATH=/save_path
可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下： 在启动训练脚本基础：步骤三：启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和PROF_SAVE_PATH=/save_path参数，单机启动举例说明： DO_PROFILER=1 PROF_SAVE_PATH=/save_path
使用benchmark-tools访问推理服务时，输入输出的token和大于max_model_len，服务端返回报错Response payload is not completed，见图2。 再次设置输入输出的token和小于max_model_len访问推理服务，服务端响应200，见图3。
可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下： 在启动训练脚本基础：步骤三 启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和PROF_SAVE_PATH=/save_path参数，单机启动举例说明： DO_PROFILER=1 PROF_SAVE_PATH=/save_path
使用benchmark-tools访问推理服务时，输入输出的token和大于max_model_len，服务端返回报错Response payload is not completed，见图2。 再次设置输入输出的token和小于max_model_len访问推理服务，服务端响应200，见图3。
me为用户所属的账号名，user_password为用户登录密码，cn-north-1为项目名称，获取方法请参见获取用户名、获取账号名和账号ID和获取项目名称。 scope参数定义了Token的作用域，示例中获取的Token仅能访问project下的资源。Modelarts使用区
模型可视化作业中各参数的意义？ 如何在ModelArts上获得RANK_TABLE_FILE进行分布式训练？ 如何查询自定义镜像的cuda和cudnn版本？ Moxing安装文件如何获取？ 如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 多节点训练TensorFlow框架ps节点作
Port：端口号 在VS Code中手工配置远程连接时，在本地的ssh config文件中增加配置参数“StrictHostKeyChecking no”和“UserKnownHostsFile=/dev/null” Host xxx HostName x.x.x.x #IP地址
以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下： 在启动训练脚本基础上Step3 启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和PROF_SAVE_PATH=/save_path参数，单机启动举例说明： DO_PROFILER=1 PROF_SAVE_PATH=/save_path
llm_tools/AutoAWQ bash build.sh 2、运行“examples/quantize.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。 pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers
1、使用该量化工具，需要切换conda环境，运行以下命令。 conda activate awq 2、运行“examples/quantize.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。 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/
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