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推理精度测试 本章节介绍两个精度测评工具。如何使用opencompass工具开展语言模型的推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen;以及使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试,数据集包含
集;使用自定义数据集时,请更新代码目录下data/dataset_info.json文件;请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述;具体示例如下。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFacto
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.3.2框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Server环境,具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server和昇腾Snt9b资源。 确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 SSH登录机器后,检查
继续单击右上角“团队标注>标注人员管理”,进入成员管理页面。 图3 进入标注人员管理页(1) 图4 进入标注人员管理页(2) 添加成员: 单击页面“添加成员”,选择成员名称,单击确定。 在操作列,选择“发送邮件”,可将该标注任务以邮件的方式发送至该标注成员。 修改成员信息: 单击操作列的“修改”,可修改该成员的角色。
练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码,使能读取前一次训练保存的预训练模型。 ModelArts Standard中如何实现断点续训练 在ModelArts Standard训练中实现断点续训练或增量训练,建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时,设置训
AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel,W8A16 per-channel Step1
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集;使用自定义数据集时,请更新代码目录下data/dataset_info.json文件;请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述;具体示例如下。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFacto
集;使用自定义数据集时,请更新代码目录下data/dataset_info.json文件;请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述;具体示例如下。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFacto
gpt格式的微调数据集;使用自定义数据集时,请更新dataset_info.json文件;请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述;具体示例如下。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/AscendFactory/data目录下。具体步骤如下:
推理精度测试 本章节介绍如何使用opencompass工具开展语言模型的推理精度测试,数据集是ceval_gen、mmlu_gen、math_gen、gsm8k_gen、humaneval_gen。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用
get_session(), # 推理部署需要定义tf.saved_model.tag_constants.SERVING标签 tags=[tf.saved_model.tag_constants.SERVING], """ signature_d
集;使用自定义数据集时,请更新代码目录下data/dataset_info.json文件;请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述;具体示例如下。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFacto
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。
ModelArts提供了REST(Representational State Transfer)风格API,支持您通过HTTPS请求调用,调用方法请参见如何调用API。 同时ModelArts还提供多种编程语言的SDK供您使用,SDK的使用方法请参见ModelArts SDK参考。 终端节点
modelarts:workspace:getQuota 查询工作空间配额。如果开通了工作空间功能,则需要配置此权限。 modelarts:tag:list 在训练作业中使用标签管理服务TMS。 IAM iam:credentials:listCredentials iam:agencies:listAgencies
AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:W4A16 per-group/per-channel,W8A16 per-channel Step1
常,有的实例异常。正常的实例会产生费用,此时服务状态是concerning。 failed:失败,服务部署失败,失败原因可以查看事件和日志标签。 stopped:停止。 finished:只有批量服务会有这个状态,表示运行完成。 sort_by 否 String 指定排序字段,可
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_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,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。