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Step2 权重格式离线转换(可选) AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
"desc_act": false } 启动vLLM,如果是使用命令行的方式,指定--quantization "gptq"参数,其他参数请参考启动在线推理服务。 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model>
Step2 权重格式离线转换(可选) AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
06:00完成了数据校验,10:06:00-10:12:00完成了图像分类,11:30:00完成了服务部署,并在12:00:00停止运行在线服务。同时,使用公共资源池运行实例,模型训练时选择资源池规格为CPU: 8 核 32GB、计算节点个数为1个(单价:3.40 元/小时);服务部署时选择资源池规格为CPU:
"quota" : 20, "min_quota" : -1, "name_cn" : "自动学习(图像分类、物体检测、声音分类)训练时长", "unit_cn" : "分钟", "name_en" : "ExeML training duration
label_name 否 String 标签名。 label_type 否 Integer 标注类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组 200:声音分类 201:语音内容 202:语音分割 400:表格数据集
score 否 Float 置信度,取值范围为[0,1] type 否 Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容
样本标签的属性键值对,如物体形状、形状特征等。 score Float 置信度,取值范围为[0,1] type Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容
节点子网:选择同一VPC网络下的子网作为节点子网,新创建的节点将会使用该子网资源。 关联安全组:用于指定节点池创建出来的节点使用的安全组。最多选择4个安全组。节点安全组需要放通一些端口以保障节点通信。若不关联安全组将会使用集群中默认的节点安全组规则。 资源标签:通过为资源添加标签,可以对资源进行自定义标记
project_type 否 Integer 项目类型。默认为“0”。 0:非自动学习项目。 1:自动学习,图像分类。 2:自动学习,物体检测。 3:自动学习,预测分析。 请求消息 无请求参数。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success
Step2 权重格式离线转换(可选) 在GPU上AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
步骤二 权重格式离线转换(可选) 在GPU上AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
Step2 权重格式离线转换(可选) AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
步骤二 权重格式离线转换(可选) 在GPU上AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
步骤二 权重格式离线转换(可选) 在GPU上AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
如果需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 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(6.3.908)
择已有RoCE网络即可(不支持重复创建)。 安全组 安全组是一个逻辑上的分组,为同一个VPC内具有相同安全保护需求并相互信任的Server提供访问策略。 表6 管理参数说明 参数名称 说明 登录凭证 “密钥对”方式创建的裸金属服务器安全性更高,建议选择“密钥对”方式。如果您习惯使
Notebook”,单击“创建”,在创建Notebook页面,资源池规格只能选择专属资源池。 使用子账号用户登录ModelArts控制台,选择“模型部署 > 在线服务”,单击“部署”,在部署服务页面,资源池规格只能选择专属资源池。 父主题: 典型场景配置实践
Step2 权重格式离线转换(可选) AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
样本标签的属性键值对,如物体形状、形状特征等。 score Float 置信度,取值范围为[0,1] type Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容