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"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 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Step3 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints
Abnormal:节点不正常 Checking: 节点自检中 az String 节点所在的可用区。 privateIp String 节点的IP地址。 resources NodeResource object 节点资源量信息。 availableResources NodeResource
请根据实际编码情况选择计算模式。 “环境变量” 设置环境变量,注入环境变量到容器实例。为确保您的数据安全,在环境变量中,请勿输入敏感信息,如明文密码。 “部署超时时间” 用于设置单个模型实例的超时时间,包括部署和启动时间。默认值为20分钟,输入值必须在3到120之间。 “运行日志输出”
"bits": 8, "group_size": -1, "desc_act": false } 2. 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Step6 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints
NFS latency. A high RTT can indicate network or server issues. ms ≥0 NFS检查文件权限操作拥塞时间 ma_node_mountstats_access_backlog_wait Access is an NFS operation
0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异,具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化 是否支持 kv-cache-int8量化 开源权重获取地址 1 llama-7b √ √ √ √ https://huggingface
模型准备。 图1 netron中查看inputShape 精度选择。 精度选择需要在模型转换阶段进行配置,执行converter_lite命令式通过--configFile参数指定配置文件路径,配置文件通过precision_mode参数指定精度模式。可选的参数有“enforce
确保容器可以访问公网。 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
2。 表2 在线服务详情 参数 说明 调用指南 展示API接口公网地址、AI应用信息、输入参数、输出参数。您可以通过复制API接口公网地址,调用服务。如果您支持APP认证方式,可以在调用指南查看API接口公网地址和授权管理详情,包括“应用名称”、“AppKey”、“AppSecr
2。 表2 在线服务详情 参数 说明 调用指南 展示API接口公网地址、AI应用信息、输入参数、输出参数。您可以通过复制API接口公网地址,调用服务。如果您支持APP认证方式,可以在调用指南查看API接口公网地址和授权管理详情,包括“应用名称”、“AppKey”、“AppSecr
具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化 是否支持W8A16量化 是否支持 kv-cache-int8量化 开源权重获取地址 1 llama-7b √ √ √ √ √ https://huggingface
本案例仅支持在专属资源池上运行。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 代码包中适配的模型 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 Llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
样本用处。可选值如下: TRAIN:训练 EVAL:验证 TEST:测试 INFERENCE:推理 source 否 String 样本数据源地址,通过调用样本列表接口获取。 worker_id 否 String 团队标注的成员ID。 表4 SampleLabel 参数 是否必选 参数类型
确保容器可以访问公网。 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
冗余”按钮实现批量开启。 图1 开启高可用冗余能力 图2 高可用冗余节点 资源池内高可用冗余节点的建议比例: 每种资源规格建议按5%设置,如每20个节点中挑选一个作为1个高可用冗余节点。 无业务节点定义:在资源池详情“节点”页签下,如果GPU/Ascend的可用数等于总数,则为无业务节点。
统在训练作业启动前,自动将数据存储位置中的Checkpoint文件下载到训练容器的本地目录。 图1 训练输出设置 断点续训练建议和训练容错检查(即自动重启)功能同时使用。在创建训练作业页面,开启“自动重启”开关。训练环境预检测失败、或者训练容器硬件检测故障、或者训练作业失败时会自动重新下发并运行训练作业。
Array of strings 镜像支持的规格。 枚举值如下: CPU GPU ASCEND swr_path String SWR镜像地址。 tag String 镜像Tag。 type String 镜像类型。枚举值如下: BUILD_IN:系统内置镜像。 DEDICATED:用户保存的镜像。
Array of strings 镜像支持的规格。 枚举值如下: CPU GPU ASCEND swr_path String SWR镜像地址。 tag String 镜像Tag。 type String 镜像类型。枚举值如下: BUILD_IN:系统内置镜像。 DEDICATED:用户保存的镜像。
本案例仅支持在专属资源池上运行。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
造等说明。 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf