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任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size,默认为1。 权重转换完成后,需要将转换后的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json
目录下查看转换后的权重文件。 注意:权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json
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9 \ --trust-remote-code 多模态推理服务启动模板参数说明如下: VLLM_IMAGE_FETCH_TIMEOUT:图片下载时间环境变量。 VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S:服务间隔最大时长,超过会报timeout错误。 PYT
输入参数与csv数据的映射关系,仅当mapping_type为csv时需要填写。映射规则与模型配置文件config.json中输入参数的定义方式相似,只需要在每一个基本类型(string/number/integer/boolean)的参数下配置index参数,指定使用csv数据中对应
_ppl_ac766d.py 中的 fix_id_list, 将最大值适当调低。 ppl困惑度评测一般用于base权重测评,会将n个选项上拼接上下文,形成n个序列,再计算着n个序列的困惑度(perplexity)。其中,perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结
使用ModelArts VS Code插件调试训练ResNet50图像分类模型 应用场景 Notebook等线上开发工具工程化开发体验不如IDE,但是本地开发服务器等资源有限,运行和调试环境大多使用团队公共搭建的CPU或GPU服务器,并且是多人共用,这带来一定的环境搭建和维护成本
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注意:权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json
aoe --saveType=MINDIR --configFile=aoe_config.ini 命令执行成功后,性能自动优化前后的性能对比会打印到控制台上,同时会生成更为详细的json格式调优报告。 图2 自动调优输出文件 需要注意的是,并不是所有的模型使用性能自动调优都是有
重文件。 权重转换完成后,需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json
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