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自定义引擎的规范可以在安装有docker的本地机器上通过以下步骤提前验证： 将自定义引擎镜像下载至本地机器，假设镜像名为custom_engine:v1。 将模型包文件夹复制到本地机器，假设模型包文件夹名字为model。 在模型包文件夹的同级目录下验证如下命令拉起服务： docker run --user
自定义引擎的规范可以在安装有docker的本地机器上通过以下步骤提前验证： 将自定义引擎镜像下载至本地机器，假设镜像名为custom_engine:v1。 将模型包文件夹复制到本地机器，假设模型包文件夹名字为model。 在模型包文件夹的同级目录下验证如下命令拉起服务： docker run --user
429; proxy_pass http://127.0.0.1:8501; } } 准备启动脚本。 启动前先创建ssl证书，然后启动TFServing的启动脚本。 启动脚本run.sh示例代码如下： #!/bin/bash mkdir -p /etc/nginx/ssl/server
dpkg -l | grep nvidia-fabricmanager 卸载并重新安装正确版本的nvidia-fabricmanager，验证CUDA成功。 处理方法 查看nvidia-fabricmanager的版本，如果nvidia-fabricmanager版本与当前NVI
记录数据集信息的文件及路径信息(相对路径) ├── train.txt # 训练集中各图片路径信息(相对路径) ├── valid.txt # 验证集中各图片路径信息(相对路径) │ ├── obj_train_data/ # 训练集的图片与对应的标注文件所在目录 │
001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")), wf.AlgorithmParameters(name="batch_size"
“确定”完成授权。 创建用户并加入用户组。 在IAM控制台创建用户，并将其加入步骤1中创建的用户组。 用户登录并验证权限。 新创建的用户登录控制台，切换至授权区域，验证权限： 在“服务列表”中选择ModelArts，进入ModelArts主界面，选择不同类型的专属资源池，在页面单
“确定”完成授权。 创建用户并加入用户组。 在IAM控制台创建用户，并将其加入步骤1中创建的用户组。 用户登录并验证权限。 新创建的用户登录控制台，切换至授权区域，验证权限： 在“服务列表”中选择ModelArts，进入ModelArts主界面，选择不同类型的专属资源池，在页面单
ratio_sample_usage 否 Boolean 指定切分比例后，是否按指定比例随机分配训练-验证集。可选值如下： true：主动随机分配训练集-验证集 false：不主动随机分配训练集-验证集（默认值） sample_state 否 String 样本状态。可选样本状态如下： __ALL__：已标注
由于权限配置需要等待15-30分钟生效，建议在配置完成后，等待30分钟，再执行如下验证操作。 使用用户组02中任意一个子账号登录ModelArts管理控制台。在登录页面，请使用“IAM用户登录”方式进行登录。 首次登录会提示修改密码，请根据界面提示进行修改。 验证ModelArts权限。 在左上角的服务列表中，选
requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
ratio_sample_usage Boolean 指定切分比例后，是否按指定比例随机分配训练-验证集。可选值如下： true：主动随机分配训练集-验证集 false：不主动随机分配训练集-验证集（默认值） sample_state String 样本状态。可选样本状态如下： __ALL__：已标注
储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以password保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_PASSWORD。 __PASSWORD = os.envi
requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x
执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤三：上传代码包和权重文件中已经上传过AscendCloud-LLM-x
requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x
式地推理（Speculative Inference）。即每次先使用小模型试探性地推理多步，再将这些推理结果收集到一起，一次交由LLM进行验证。 如下图所示，在投机模式下，先由小模型依次推理出token 1、2、3，并将这3个token一次性输入大模型LLM推理，得到1'、2'、
将子用户子账号加入用户组。在“加入用户组”步骤中，选择“用户组”，然后单击“创建用户”。系统将前面设置的多个用户加入用户组中。 用户登录并验证权限。 新创建的用户登录控制台，切换至授权区域，验证权限： 在“服务列表”中选择ModelArts，进入ModelArts主界面，选择不同类型的专属资源池，在页面单
如果遇到“rmmod: ERROR: Module nvidia is in use”，执行以下命令： sudo lsof /dev/nvidia* 并再次验证： lsmod | grep nvidia 再次执行“nvidia-smi”，显示成功，且是最新安装的NVIDIA驱动。 父主题： Lite
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