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方式一:通过OpenAI服务API接口启动服务 在llm_inference/ascend_vllm/vllm-gpu-0.4.2目录下通OpenAI服务API接口启动服务,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改配置。 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server
给子账号配置训练作业基本使用权限 场景描述 本文介绍训练作业场景下子账号所需的基本使用权限,您可参考权限清单新增对应业务场景的权限。示例场景为授权子账号使用自定义镜像训练,数据和代码存放在OBS桶中。以下内容需使用管理账号进行配置。 权限清单 权限 表1 训练作业所需权限 业务场景
给子账号配置文件夹级的SFS Turbo访问权限 场景描述 本文介绍如何配置文件夹级的SFS Turbo访问权限,实现在ModelArts中访问挂载的SFS Turbo时,只允许子账号访问特定的SFS Turbo文件夹内容。 给子账号配置文件夹级的SFS Turbo访问权限为白名
型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数: --kv-cache-dtype int8_pertensor #只支持int8,表示kvint8 per-tensor量化
Framework模块提供了OBS中常见的数据文件操作,如读写、列举、创建文件夹、查询、移动、复制、删除等。 在ModelArts Notebook中使用MoXing接口时,可直接调用接口,无需下载或安装SDK,使用限制比ModelArts SDK和OBS SDK少,非常便捷。 父主题: AI开发基础知识
├──start.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 父主题:
e_job_version有值且对应的训练作业有评测结果时会返回该结果。 apis String 模型所有的apis入参出参信息。 表2 params结构 参数 参数类型 描述 url String api代表的url路径。 param_name String 参数名,不超过64个字符。
├──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 父主题:
Standard开发环境 软件开发的历史,就是一部降低开发者成本,提升开发体验的历史。在AI开发阶段,ModelArts也致力于提升AI开发体验,降低开发门槛。ModelArts Standard开发环境,以云原生的资源使用和开发工具链的集成,目标为不同类型AI开发、探索、教学用户,提供更好云化AI开发体验。
├──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 父主题:
├──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 相关文档
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给子账号配置部署上线基本使用权限 场景描述 本文介绍部署上线场景下子账号所需的基本使用权限,您可参考权限清单新增对应业务场景的权限。示例场景为授权子账号权限,使其能够在开发环境Notebook中使用基础镜像构建一个新的推理镜像,并完成模型的创建,部署为在线服务。 权限清单 权限 表1
acceptSamples 给样本添加标签 dataset updateSamples 发送邮件给团队标注任务的成员 dataset sendEmails 接口人启动团队标注任务 dataset startWorkforceTask 更新团队标注任务 dataset updateWorkforceTask
0提供的文件系统作为训练作业所需的存储进行AI模型的训练和探索。同时提供OBS接口,支持从云外导入训练数据。 提供高性能文件客户端,满足重型训练作业中对存储高带宽诉求,同时提供OBS访问功能,同一份训练数据通过OBS接口导入到存储之后不需要再进相关转化,即可支持模型训练。 提供对象存储语义
├──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 相关文档
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创建自动模型优化的训练作业 背景信息 如果用户使用的AI引擎为pytorch_1.8.0-cuda_10.2-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64和tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3.7-ubuntu_18.04-x86_64,并且优化
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