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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
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
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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
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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
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 表2 Query参数 参数
benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend:服务类型,支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host:服务部署的IP。 --port:推理服务端口8080。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。
param_type String 参数类型。 continuous:指定时表示这个超参是连续类型的。连续类型的超参在算法使用于训练作业时,控制台显示为输入框。 discrete:指定时表示这个超参是离散类型的。离散类型的超参在算法使用于训练作业时,控制台显示为下拉选择框架。 lower_bound
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
/v1/{project_id}/notebooks/flavors 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。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 category 否
table1/", with_column_header=True) 参数说明 表2 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 path 是 String 导入的OBS路径或Manifest路径。 导入Manifest时,path必须精确到具体Manifest文件。 导入为目录时
),还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析(精度)。 模型自动调优工具 AOE(Ascend Optimization Engine)是一个昇腾设备上模型运行自动调优工具,作用是充分利用有限的硬件资源,以满足算子和整网的性能要求。在推理场景下使用,可以对于模型的图和算子运行内
/v2/{project_id}/workforces/workers 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。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer
示“+”,您可单击“+”即可添加子网(上限10个)。 如果需要使用打通VPC的方式实现专属资源池访问公网,由于要访问的公网地址不确定,一般是建议用户在VPC中创建SNAT。此场景下,在打通VPC后,专属资源池中作业访问公网地址,默认不能转发到用户VPC的SNAT,需要提交工单联系
本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.907版本,请参考软件配套版本获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.5.0版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23
业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态)。即便模型训
业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图3 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态)。即便模型训