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配置服务化参数。Ascend vllm使用该特性需参考表1和表2,其它参数请启动推理服务。 启动服务。具体请参考启动推理服务。 精度评测和性能评测。具体请参考推理服务精度评测和推理服务性能评测。 父主题: 推理关键特性使用
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768长度,则推荐增加此值(≥ 2)。 (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) lr 2.5e-5 学习率设置。 min-lr 2.5e-6 最小学习率设置。 seq-length 4096 要处理的最大序列长度。 convert_mg2hf_at_last true
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。 父主题: 主流开源大模型基
系统将根据您的模型匹配提供可用的计算资源。请在下拉框中选择可用资源,如果资源标识为售罄,表示暂无此资源。 例如,模型来源于自动学习项目,则计算资源将自动关联自动学习规格供使用。 “实例数” 设置当前版本模型的实例个数。如果节点个数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果节点个数设置
resource_requirements 参数 参数类型 描述 key String 资源约束,可选值如下: 资源类型(flavor_type),对应值可选择CPU、GPU或Ascend; 是否支持多卡训练(device_distributed_mode),对应值可选择支持(multiple)、不支持(singular);
否 ServiceAffinity object 服务亲和部署 表6 CustomSpec 参数 是否必选 参数类型 描述 gpu_p4 否 Float GPU个数,可选,默认不使用,支持配置小数,输入值不能小于0(最多支持2位小数,小数点后第3位做四舍五入处理)。 memory 是
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"image_info": { "cpu_image_url": "", "gpu_image_url": "atelier/mindspore_1_6_0:train", "image_version":
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├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本
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