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支持单机多卡推理 ATB模式支持w8a16量化，推理性能提升 配套CANN8.0.RC1镜像 无 算子，包名：AscendCloud-OPP Scatter、Gather算子性能提升，满足MoE场景 昇腾随机数生成算子与GPU保持一致 支持GroupNorm+transpose+BMM融合算子
dtype=auto,tensor_parallel_size=${tensor_parallel_size},gpu_memory_utilization=${gpu_memory_utilization},add_bos_token=True,max_model_len=${max_model_len}
String 模型名称。 model_version String 模型版本。 source_type String 模型来源，当模型是由自动学习产生时，返回此字段，取值为：auto。 status String 模型实例运行状态，取值为： ready：已就绪（所有实例已启动） co
实现车辆自主感知环境、规划路径和控制行驶。支持自动驾驶场景PB级数据下模型高效训练，助力自动驾驶特有的感知、规控、仿真生成等全链路相关算法深度优化并快速迭代。 内容审核 深入业务场景，提供完备成熟的内容审核/CV场景快速昇腾迁移的方案，高效解决业务内容审核的算力/国产化需求，助力企业业务稳健发展。
升级Lite Cluster资源池驱动：当资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时，用户基于自己的业务，可能会有自定义GPU/Ascend驱动的需求，ModelArts面向此类客户提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力。 监控Lite Cluster资源：M
多模态 什么是多模态 多模态（Multimodality）是集成和处理两种或两种以上不同类型的信息或数据的方法和技术。具体来说，在机器学习和人工智能领域，多模态涉及的数据类型通常包括但不限于文本、图像、视频、音频和传感器数据。 多模态的主要目标是利用来自多种模态的信息来提升任务的
换为您的OBS桶名称）。预下载至本地目录选择“不下载”。 “资源类型”：选择GPU单卡的规格。如果有免费GPU规格，可以选择免费规格进行训练。 其他参数保持默认即可。 本样例代码为单机单卡场景，选择GPU多卡规格会导致训练失败。 单击“提交”，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“确定”。
"top_k": -1 "use_beam_search":true "best_of":2 Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.906）
换为您的OBS桶名称）。预下载至本地目录选择“不下载”。 “资源类型”：选择GPU单卡的规格。如果有免费GPU规格，可以选择免费规格进行训练。 其他参数保持默认即可。 本样例代码为单机单卡场景，选择GPU多卡规格会导致训练失败。 单击“提交”，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“确定”。
"temperature":0}”，单击“预测”即可看到预测结果。 图9 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。 Step5 推理性能测试 推理性能测试操作请参见推理性能测试。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911）
【可选】自定义数据集dataset_info.json配置文件绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed，可参考表1选择不同的框架 是，选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器 ZeRO-0，配置以下参数
主流昇腾云开源大模型，沉淀最佳的算力组合方案，为开发者在开发模型的最后一步，提供最佳实践的算力方案、实践指南和文档，节省开发者学习和试错资金成本，提升学习和开发效率。 父主题： 功能介绍
ta 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed，可参考表1选择不同的框架。 是，选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。
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供高度可扩展的、高性能的云原生应用部署和管理方案。CCE官网文档可参考云容器引擎。 BMS 裸金属服务器（Bare Metal Server）是一款兼具虚拟机弹性和物理机性能的计算类服务，为您和您的企业提供专属的云上物理服务器，为核心数据库、关键应用系统、高性能计算、大数据等业务提供卓越的计算性能以及数据安全。
本章节主要介绍针对LLaMAFactory开发的测试工具benchmark，支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置，用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。 目前仅支持SFT指令监督微调训练阶段。 代码目录
"resource" : "exemlProject.gpu_duration", "used_quota" : 5, "quota" : 10, "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"
"GPU": 1, "gpu_type": "v100NV32", "memory": "64GiB" }, "status": "onSale", "type": "GPU"
eady时的解释原因。 predict_url String 在该节点的预测URL。 enable_gpu Boolean 是否开启GPU。 gpu_num Integer gpu个数。 host_ips Array of strings 节点主机IP。 updated_at String
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