检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
_filter方法,然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 表2 Query参数
/v2/{project_id}/processor-tasks/{task_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200
要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表1进行配置。 图3 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
ls/{pool_name}/nodepools 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 资源池名称。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200
/v1/{project_id}/models/ai-engine-runtimes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 String 每页显示的条目数量。
要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表1进行配置。 图2 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表1进行配置。 图2 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
现_filter方法,然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以llama2为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本
ls/{pool_name}/workloads 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 作业所属的资源池。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200
/v2/{project_id}/processor-tasks 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,取值范围[1
/v2/{project_id}/workforces 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,取值范围[1
权重文件存放目录。如果使用了量化功能,则使用推理模型量化章节转换后的权重。 --max-num-seqs:最大同时处理的请求数,超过后拒绝访问。 --max-model-len:推理时最大输入+最大输出tokens数量,输入超过该数量会直接返回。max-model-len的值必须小于config
dataset_id 是 String 数据集ID。 label_name 是 String 标签名称。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 label_type 否 Integer
{task_id}/save-image-job 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。
/v2/{project_id}/search-algorithms 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 search_algo_count
/v2/{project_id}/metrics/runtime/pools 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 apiVersion
co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、在容器中使用ma-user用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 bash build.sh 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量
--gpu-memory-utilization:NPU使用的显存比例,复用原vLLM的入参名称,默认为0.9。 --trust-remote-code:是否相信远程代码。 --distributed-executor-backend:多卡推理启动后端,可选值为"ray"或者"mp",其中"ray"表示
co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。 在容器中使用ma-user用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 git clone -b v0.2.5 https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ