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模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件,为用户提供推理部署方案,帮助用户使能大模型业务。 约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts
er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给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254
er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给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254
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Content-Type →application/json 请求Body: { "name": "test_workspace", "description": "It is my workspace", "enterprise_project_id": "0", "auth_type":
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如果您需要对您所拥有的ModelArts进行精细的权限管理,您可以使用统一身份认证服务(Identity and Access Management,简称IAM),如果华为云帐号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户,您可以跳过本章节,不影响您使用ModelArts服务的其它功能。 默认情况下,新建的
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
command”表示训练作业中需要执行的其他自定义命令。 “环境变量”增加“MY_SSHD_PORT = 38888”。 “配置节点间SSH免密互信”开关打开,并设置“SSH密钥目录”,一般保持默认值。该配置会在下发训练作业后,自动在训练容器的“/home/ma-user/.ssh”目录下生成SSH密钥
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属资源池不与其他用户共享资源,更加高效。针对企业多用户场景,推荐使用专属资源池开展AI模型训练。 本文提供了端到端案例指导,帮助您快速了解如何在ModelArts Standard上选择合适的训练方案并进行模型训练。 针对不同的数据量和算法情况,推荐以下训练方案: 单机单卡:小数
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2