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如果您是卖家,您可以在云商店查看自己售卖的商品是否上架成功。在云商店右上方单击“卖家中心 > 进入卖家中心”,选择“商品管理 > 我的商品”查看在售卖的商品。 如果您是买家,您可以在云商店搜索、购买商品,已经购买的商品将展示在“云商店 > 买家中心 > 已购买的服务”页面。 在AI Gallery内订阅的免费商品只展示在AI
由于大模型通常基于静态数据集训练,不具备实时信息。Function Calling允许模型访问最新的数据,提供更准确、更及时的回答。 提高准确性 在需要精确计算或特定领域知识时,大模型可以通过调用专门的函数来提高回答的准确性,例如调用数学计算函数、翻译服务或专业知识库。 支持模型 支持Qwen2
创建Dashboards查看指标 打开“DashBoards”,单击“New”,选择“New Dashboards”。 在New Dashboards界面,单击“Add a new panel”。 在New dashboard /Edit Panel界面,填写如下参数。 Data source:已配置Grafana数据源;
一种针对LLM进行结构化剪枝的算法,可以减少大模型对于内存和计算资源的需求,提升推理速度,同时其具备比较高的剪枝速度。使用FASP对大模型进行稀疏化剪枝,可以在几乎不影响推理精度情况下,可以有效提升推理性能(吞吐等)。 本文主要应用FASP对LLM进行剪枝压缩。 约束限制 FASP剪枝当前仅支持Ll
Token的有效期为24小时,需要使用同一个Token鉴权时,可以缓存起来,避免频繁调用。 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。 Toke
的详情页面。 删除发布的数据集 当您需要删除发布在AI Gallery中的数据集时,可以执行如下步骤进行删除。 在AI Gallery页面的右上角单击“个人中心 > 我的数据”。 在“我的发布”页签,单击目标数据集右侧的“删除”,在弹窗中确认删除。 由于数据集是下载至OBS使用的
充足澎湃算力,最佳实践算力推荐方案,提升实践效率和成本 AI Gallery深谙开发者在人工智能项目推进过程中面临的实际困难,尤其是高昂的模型训练与部署成本,这往往成为创意落地的阻碍。通过大量开发者实践,针对主流昇腾云开源大模型,沉淀最佳的算力组合方案,为开发者在开发模型的最后一步,提供最佳实践的算力方案、实践指南
给用户组授权策略。在IAM服务的用户组列表页面,单击“授权”,进入到授权页面,为子账号配置权限。勾选步骤2中创建的“ma_sfs_turbo”策略。单击“下一步”和“确定”。 在已有的ModelArts委托权限中,追加IAM ReadOnlyAccess权限。 在ModelArts管理控制台,单击“权限管理
而且,由于实现过程差异,不同硬件对于同样的计算过程,数值计算结果通常会有差异,比如GPU和CPU之间,GPU各版本之间,数值计算结果都有一定差异,在特定的容限范围内,不会影响模型的最终收敛。所以,计算的数值差异是很常规的现象,并非错误。 为了更好地了解这种计算差异,并且能够正确区分正常计
sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本,在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools
定“inference_params.json”中的参数,否则配置的参数将无法在推理过程中生效。 “inference_params.json”文件的参数请参见表4。该参数会显示在部署推理服务页面,在“高级设置”下会新增“参数设置”,基于配置的推理参数供模型使用者修改自定义镜像的部署参数。
clone,官方提供了 git clone repo_url 的方式下载,但是不支持断点续传,并且clone 会下载历史版本占用磁盘空间。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。
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clone,官方提供了 git clone repo_url 的方式下载,但是不支持断点续传,并且clone 会下载历史版本占用磁盘空间。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-qwenvl-7b中创建文件夹models。 参考文档利用
clone,官方提供了 git clone repo_url 的方式下载,但是不支持断点续传,并且clone 会下载历史版本占用磁盘空间。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-qwenvl-7b中创建文件夹models。 参考文档利用
sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本,在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools
如果使用模型训练后的权重文件进行推理,模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。 Step2 配置pod 在节点自定义目录${node_path}下创建config.yaml文件 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment