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-auth / --auth String 否 鉴权方式,支持PWD(用户名密码)、AKSK(access key和secret key),默认是PWD。 -rp / --region-profile String 否 指定ModelArts region配置文件信息。 -a / --account
zip并解压,无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下,运行静态benchmark验证。 cd benchmark_tools 多模态模型脚本相对路径是llm_tools/llm_evaluation/benchmark_tools/modal_benchmark/modal_benchmark_parallel
zip并解压,无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下,运行静态benchmark验证。 cd benchmark_tools 多模态模型脚本相对路径是llm_tools/llm_evaluation/benchmark_tools/modal_benchmark/modal_benchmark_parallel
# 安装量化模块的脚本 ... 具体操作如下: 配置需要使用的NPU卡,例如:实际使用的是第1张和第2张卡,此处填写为“0,1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi
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# 安装量化模块的脚本 ... 具体操作如下: 配置需要使用的NPU卡,例如:实际使用的是第1张和第2张卡,此处填写为“0,1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi
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Step6 启动推理服务 配置需要使用的NPU卡编号。例如:实际使用的是第1张卡,此处填写“0”。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 如果启动服务需要使用多张卡,例如:实际使用的是第1张和第2张卡,此处填写为“0,1”,以此类推。 export A
如果您需要在服务器上部署相关业务,较之物理服务器,弹性云服务器的创建成本较低,并且可以在几分钟之内快速获得基于云服务平台的弹性云服务器设施,并且这些基础设施是弹性的,可以根据需求伸缩。操作指导请参考自定义购买ECS。 购买时需注意,ECS需要和SFS买到同一个VPC才能挂载SFS存储。 购买ModelArts专属资源池
Step6 启动推理服务 配置需要使用的NPU卡编号。例如:实际使用的是第1张卡,此处填写“0”。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 如果启动服务需要使用多张卡,例如:实际使用的是第1张和第2张卡,此处填写为“0,1”,以此类推。 export A
“文件类型”)}”,参数填写可以参考表1。 表1 files参数说明 参数 是否必填 说明 请求参数 是 在线服务输入参数名称。 文件路径 否 上传文件的路径。 文件内容 是 上传文件的内容。 文件类型 否 上传文件类型。当前支持以下类型: txt类型:text/plain j
B资源。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.5.0版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 DevServer驱动版本要求23.0.6。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的De
在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker
}/events 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 表2 Query参数 参数
分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.3框架部署并启动推理服务。 什么是分离部署 大模型推理是自回归的过程,有以下两阶段: Prefill阶段(全量推理) 将用户请求的prompt传入大模型,进行计算,中间结果写入KVCache并推出第1个token,属于计算密集型。
m_tools/AutoSmoothQuant/autosmoothquant/examples 配置需要使用的NPU卡,例如:实际使用的是第1张和第2张卡,此处填写为“0,1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 通过命令npu-smi
pipeline代码适配 onnx pipeline的主要作用是将onnx模型进行一系列编排,并在onnx Runtime上按照编排顺序执行。因此,需要将转换得到的mindir模型按照相同的逻辑进行编排,并在MindSpore Lite上执行。只需要将原始onnx的pipelin
m_tools/AutoSmoothQuant/autosmoothquant/examples 配置需要使用的NPU卡,例如:实际使用的是第1张和第2张卡,此处填写为“0,1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 通过命令npu-smi
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以通过管理控制台,直观地查看ModelArts在线服务和模型负载的各项监控指标。由于监控数据的获取与传输会花费一定时间,因此,云监控显示的是当前时间5~10分钟前的状态。如果您的在线服务刚创建完成,请等待5~10分钟后查看监控数据。 前提条件: ModelArts在线服务正常运行。