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解决方法:降低transformers版本到4.42:pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6:部署在线服务报错starting container process caused "exec: \"/home/mind/model/run_vllm
查项出现故障时,隔离故障硬件并重新下发训练作业。针对于分布式场景,容错检查会检查本次训练作业的全部计算节点。 推理部署故障恢复 用户部署的在线推理服务运行过程中,如发生硬件故障导致推理实例故障,ModelArts会自动检测到并迁移受影响实例到其它可用节点,实例启动后恢复推理请求处
设置相关权限,并且该权限仅对此项目生效;如果“授权范围”选择“所有资源”,则该权限在所有区域项目中都生效。访问ModelArts时,需要先切换至授权区域。 如表1所示,包括了ModelArts的所有系统策略权限。如果系统预置的ModelArts权限,不满足您的授权要求,可以创建自
介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用,部署并启动推理服务,在线预测在线服务。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905)
"category": "Brainstorming" } 如果用户希望将MOSS数据集的Excel格式转换为.json 格式。可使用代码中提供的scripts/tools/ExcelToJson.py工具,其转换的要求为: 本脚本可以处理的格式有:.xls .xlsx .csv .xlsb .xlsm
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数。 使用tensorRT量化工具进行模型量化。 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使
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侧展开版本列表,当订阅模型的版本列表的状态显示为“就绪”时表示模型可以使用。 图1 进入“我的订阅” 在展开的版本列表中,单击“部署 > 在线服务”跳转至部署页面。 图2 部署模型 如果您选择部署的是商用模型,则选择服务类型后会弹出“修改配额”窗口,根据需要选择配额后单击“确定”即可跳转至“部署”页面。
款”。 虚拟私有云和子网和Server资源的网络保持一致。 配置SNAT规则。 SNAT功能通过绑定弹性公网IP,实现私有IP向公有IP的转换,可实现VPC内跨可用区的多个云主机共享弹性公网IP、安全高效地访问互联网。 公网NAT网关页面,单击创建的NAT网关名称,进入NAT网关详情页。
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model:/home/mind/model custom_engine:v1 该指令无法完全模拟线上,主要是由于-v挂载进去的目录是root权限。在线上,模型文件从OBS下载到/home/mind/model目录之后,文件owner将统一修改为ma-user。 在本地机器上启动另一个终端
解决方法:降低transformers版本到4.42:pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6:使用AWQ转换llama3.1系列模型权重出现报错ValueError: `rope_scaling` must be a dictionary with
解决方法:降低transformers版本到4.42:pip install transformers==4.42 --upgrade 问题6:使用AWQ转换llama3.1系列模型权重出现报错ValueError: `rope_scaling` must be a dictionary with
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