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推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,进行推理精度测试。若需要在生产环境中进行推理精度测试,请通过调用接口的方式进行测试。 Step1 执行精度测试 精度测试需要数据集进行测试。推荐公共数据集mmlu
管理同步在线服务 查看在线服务详情 查看在线服务的事件 管理在线服务生命周期 修改在线服务配置 在云监控平台查看在线服务性能指标 集成在线服务API至生产环境中应用 设置在线服务故障自动重启 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
ModelArts支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook,开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如图1 使用JupyterLab在线开发调试代码所示。 图1 使用JupyterLab在线开发调试代码 操作步骤 创建Notebook实例。
构造随机token的数据集进行测试;sharegpt表示使用sharegpt数据集进行测试;human-eval数据集表示使用human-eval数据集进行测试。不输入默认为random。注意:当输入为sharegpt或human-eval时,测试数据的输入长度为数据集的真实长度
根据提示完成身份验证,下载密钥,并妥善保管。 获取在线服务信息 在调用接口时,需获取在线服务的调用地址,以及在线服务的输入参数信息。步骤如下: 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“模型部署 > 在线服务”,默认进入“在线服务”列表。 单击目标服务名称,进入服务详情页面。 在“在线服务”的详情页面
推理精度测试 本章节介绍两个精度测评工具。如何使用opencompass工具开展语言模型的推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen;以及使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试,数据集包含
推理精度测试 本章节介绍两个精度测评工具。如何使用opencompass工具开展语言模型的推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen;以及使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试,数据集包含
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendC
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evalua
训练精度测试 流程图 训练精度测试流程图如下图所示: 图1 训练精度测试流程图 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令,可以多次执行,按自己实际情况。 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type>
训练精度测试 流程图 训练精度测试流程图如下图所示: 图1 训练精度测试流程图 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令,可以多次执行,按自己实际情况。 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type>
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试,数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evalua
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendC
多模态模型推理性能测试 多模态模型推理的性能测试目前仅支持静态性能测试。 静态性能测试是指评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代
通过Token认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前,需要对此API进行调测,您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求: 方式一
开启支持APP认证功能 在部署为在线服务时,您可以开启支持APP认证功能。或者针对已部署完成的在线服务,您可以修改服务,开启支持APP认证功能。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署 > 在线服务”,进入在线服务管理页面。 开启支持APP认证功能。 在部署为在线服务时,即“