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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.5.0-py3-none-any.whl # 推理安装包
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.0-py3-none-any.whl # 推理安装包
├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.5.0-py3-none-any.whl # 推理安装包
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clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码(install.sh中会自动下载配套版本,如果手动下载源码还需修改版本)至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下: |——AscendCloud-LLM |──llm_train
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主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
null, "advanced_config" : { } } 状态码 状态码 描述 201 ok 错误码 请参见错误码。 父主题: 训练管理
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├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.0-py3-none-any.whl # 推理安装包
时,建议分为多个团队进行管理。 如果数据集需要启用团队标注功能,当前账号至少拥有一个团队。如果没有,请执行添加团队操作添加。 添加团队 在ModelArts管理控制台左侧导航栏中,选择“数据准备>标注团队”,进入“标注团队”管理页面。 在“标注团队”管理页面,单击“添加团队”。
clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码(install.sh中会自动下载配套版本,如果手动下载源码还需修改版本)至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下: |——AscendCloud-LLM |──llm_train
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