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100,数量需和--request-rate的数量对应 --max-tokens:输入+输出限制的最大长度,模型启动参数--max-input-length值需要大于该值 --max-prompt-tokens:输入限制的最大长度,推理时最大输入tokens数量,模型启动参数--max-tota
100,数量需和--request-rate的数量对应。 --max-tokens:输入+输出限制的最大长度,模型启动参数--max-input-length值需要大于该值。 --max-prompt-tokens:输入限制的最大长度,推理时最大输入tokens数量,模型启动参数--max-tota
Notebook中快速使用MoXing 本文档介绍如何在ModelArts中调用MoXing Framework接口。 进入ModelArts,创建Notebook实例 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“开发空间>Notebook”,进入“Notebook”管理页面。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evalua
Gallery会基于资产和资源情况分析该任务是否支持设置“商品数量”,用户可以基于业务需要选择任务所需的资源卡数。 在“运行时长控制”选择是否指定运行时长。 不限时长:不限制作业的运行时长,AI Gallery工具链服务部署完成后将一直处于“运行中”。 指定时长:设置作业运行几小时后停止,当AI Gallery
Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
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com/SafeAILab/EAGLE/ 版本实现 xport ENABLE_SPEC_METRIC=0 # 是否关闭投机推理的metric采集功能,关闭有助于提升投机推理性能,默认关闭 如果需要使用eagle投机推理功能,需要进入lm_tools/spec_decode/EAGLE 文件
当文件状态变成“上传成功”表示数据文件成功上传至AI Gallery仓库进行托管。单击“完成”返回模型文件页面。 图1 上传成功 文件上传过程中请耐心等待,不要关闭当前上传页面,关闭页面会中断上传进程。 父主题: 发布和管理AI Gallery模型
Shell界面时,可能会出现路径显示异常情况,此时在Cloud Shell中单击回车键即可恢复正常。 图3 路径异常 如何使训练作业保持运行中状态 由于需要训练作业处于“运行中”状态才能登录Cloud Shell,因此本文介绍如何使训练作业保持运行中状态,方便您快速通过Cloud Shell登录运行中的训练容器。
name 否 String 镜像名称,长度限制512个字符,支持小写字母、数字、中划线、下划线和点。 namespace 否 String 镜像所属组织,可以在SWR控制台“组织管理”创建和查看。 tag 否 String 镜像tag,长度限制64个字符, 支持大小写字母、数字、中划线、下划线和点。
训练作业 OBS操作相关故障 云上迁移适配故障 硬盘限制故障 外网访问限制 权限问题 GPU相关问题 业务代码问题 预置算法运行故障 训练作业运行失败 专属资源池创建训练作业 训练作业性能问题 Ascend相关问题
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendC
及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x
在Standard上部署SD WebUI推理服务 本文档主要介绍如何在ModelArts Standard的推理环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件,使用NPU卡进行推理。 完成在DevServer上部署SD WebUI推理服务章节的任务后,如果还需要在Mo
100,数量需和--request-rate的数量对应。 --max-tokens:输入+输出限制的最大长度,模型启动参数--max-input-length值需要大于该值。 --max-prompt-tokens:输入限制的最大长度,推理时最大输入tokens数量,模型启动参数--max-tota
export USE_VOCAB_PARALLEL=1 # 是否使用词表并行;默认值为1表示开启并行,取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型(如llama2系模型),关闭并行可以减少推理时延,对于词表较大的模型(如qwen系模型),开启并行可以减少显存占用,以提升推理吞吐量。 export
kubectl是Kubernetes集群的命令行工具,配置kubectl后,您可通过kubectl命令操作Kubernetes集群。本文介绍如何配置kubectl工具,操作步骤如下。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”,进入“弹性集群