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Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGH
Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。若用户需要将Hugging
Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。若用户需要将Hugging
本方案支持的模型列表、对应的开源权重获取地址如表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 √ √ √ √
Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。若用户需要将Hugging
Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGH
Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 可添加。该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEI
Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 可添加。该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEI
Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 可添加。该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEI
Server资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后,检查NPU设
SSH插件手工配置连接信息,连接云上实例。 安装VS Code软件 使用VS Code连接开发环境时,首先需要安装VS Code软件。 VS Code下载方式: 下载地址: https://code.visualstudio.com/updates/v1_85 图1 VS Code的下载位置 VS Code版本要求:
--backend:服务类型,如tgi,vllm,mindspore、openai。 --host ${docker_ip}:服务部署的IP地址,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --dataset:数据集路径。 --dataset-type:支持三种 "a
--backend:服务类型,如tgi,vllm,mindspore、openai。 --host ${docker_ip}:服务部署的IP地址,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --dataset:数据集路径。 --dataset-type:支持三种 "a
<cfgs_yaml_file> <model_name> <exp_name> <cfgs_yaml_file>:精度测试配置的yaml文件地址,指代码目录中accuracy_cfgs.yaml相对或绝对路径 <model_name>:训练模型名,如qwen2.5-7b <exp_
<cfgs_yaml_file> <model_name> <exp_name> <cfgs_yaml_file>:精度测试配置的yaml文件地址,指代码目录中accuracy_cfgs.yaml相对或绝对路径 <model_name>:训练模型名,如qwen2.5-7b <exp_
Face权重文件以及训练代码都需要上传至SFS Turbo中。而基于SFS Turbo所执行的训练流程如下: 将SFS Turbo挂载至ECS服务器后,可直接访问SFS Turbo。通过SSH连接ECS将代码包上传至SFS Turbo中。 在表1获取基础镜像,随后通过镜像方案说明中的步骤执行代码包中llm_t
Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGH
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Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGH
Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/tokenizers/llama-2-13b-chat-hf 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGH