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枚举值如下: 1:准备存储 2:准备计算资源 3:配置网络 4:初始化实例 step_description String 任务某个步骤的描述。
--num-speculative-tokens:投机推理小模型每次推理的token数。若未使用投机推理功能,则无需配置。
规范化: 为了解决polyhedral表达能力的局限性(只能处理静态的线性程序),需要首先对计算公式IR进行规范化。规范化模块中的优化主要包括自动运算符inline、自动循环融合和公共子表达式优化等。
GPU负载不均衡:负责reducer的GPU需要负责汇总输出、计算损失和更新权重,因此显存和使用率相比其他GPU都会更高。
Token在计算机系统中代表令牌(临时)的意思,拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头,从而通过身份认证,获得操作API的权限。
输入“训练集比例”,数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后,“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例;“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。
此外,多模态还可以细分为以下几个方面: 多模态理解:如何让计算机从不同种类的数据源中抽取有用的信息,并将其综合起来形成有意义的知识。 视觉大模型:这类模型专门针对图像和其他视觉数据设计,帮助计算机更好地理解和解释视觉世界。
Compute Nodes 计算资源节点个数。数量设置为1时,表示单机运行;数量设置大于1时,表示后台的计算模式为分布式。
rank id为本次训练作业的全局NPU卡编号,取值为0~实例数*卡数-1,单个实例下,rank id与device id取值相同。
枚举值如下: 1:准备存储 2:准备计算资源 3:配置网络 4:初始化实例 step_description String 任务某个步骤的描述。
枚举值如下: 1:准备存储 2:准备计算资源 3:配置网络 4:初始化实例 step_description String 任务某个步骤的描述。
limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,取值范围[1,100000],默认为100000。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 labels Array of Label objects 标签列表。
公共资源池:公共资源池提供公共的大规模计算集群,根据用户作业参数分配使用,资源按作业隔离。MaaS服务可以使用ModelArts Standard形态下提供的公共资源池完成模型训推,按照使用量计费,方便快捷。
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.6.3)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.6.3)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.6.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.6.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。