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成。部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code:获取方式见访问在线服务(APP认证)。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。若服务部署在Notebook中,该参数为Noteb
iLens技能、数据集等内容的共享。当您订阅商品失败可参照如下方式解决: 请检查您是否完成实名认证。 账号注册成功后,您需要完成“实名认证”才可以正常使用服务。具体认证方式请参见实名认证。 进入当前账号的费用中心,检查是否欠费。 如果欠费,建议您参考华为云账户充值,为您的账号充值。
可查看到对应的镜像信息。 为什么使用客户端上传镜像失败? 上传数据和算法至SFS ECS服务器已挂载SFS,请参考在ECS服务器挂载SFS Turbo存储。 已经在ECS中设置权限,请参考在ECS中设置ModelArts用户可读权限。 已经安装和配置obsutil,请参见安装和配置OBS命令行工具。
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题: 准备工作
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题: 准备工作
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题: 准备工作
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 精度评测切换conda环境,确保之前启动服务为vllm接口
# 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS Turbo中,例如存放在/mnt/sfs_turbo/AscendCloud-LLM-xxx.zip目录下并解压缩。 unzip
# 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS Turbo中,例如存放在/mnt/sfs_turbo/AscendCloud-LLM-xxx.zip目录下并解压缩。 unzip
成,部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code:获取方式见访问在线服务(APP认证)。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。若服务部署在notebook中,该参数为noteb
├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套的模型训练文档请参考《主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch训练指导》。
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题: 准备工作
若要在生产环境中进行精度测试,还需修改benchmark_eval/config/config.json中app_code,app_code获取方式见访问在线服务(APP认证)。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{service_name}/{eval_dataset}-{timestamp}
ModelArts Lite DevServer 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中,可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题: 准备工作
ModelArts Lite DevServer 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中,可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题: 准备工作
ModelArts Lite DevServer 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中,可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题: 准备工作
成。部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 --app-code:获取方式见访问在线服务(APP认证)。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。若服务部署在Notebook中,该参数为Noteb
Face权重文件以及训练代码都需要上传至SFS Turbo中。而基于SFS Turbo所执行的训练流程如下: 将SFS Turbo挂载至ECS服务器后,可直接访问SFS Turbo。通过SSH连接ECS将代码包上传至SFS Turbo中。 在表1获取基础镜像,随后通过镜像方案说明中的步骤执行代码包中llm_t
中创建文件夹model/llama-2-13b-hf。 利用OBS Browser+工具将下载的模型文件上传至创建的文件夹目录下。 在ECS服务器中安装obsutil工具,具体命令可参考obsutil工具快速使用,将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意:需要使用用户账
c6b CANN:cann_8.0.rc3 PyTorch:2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像、ECS中构建新镜像的方式(二选一)来部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练