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print(resp.text) “file_path”为预测文件的本地路径,既可使用绝对路径(如Windows格式"D:/test.png",Linux格式"/opt/data/test.png"),也可以使用相对路径(如"./test.png")。 “files”参数的请求体样式为“files=
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套的模型训练文档请参考《主流开源大模型基于Lite
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install等方式安装conda环境的依赖。 更多ModelArts自定义镜像介绍请见自定义镜像简介。 调试要点 确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题,那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入镜像的文件是否在正确的位置、是否有正确的权限。 训练场景主要查看自研的依赖包是否正常,查看pip
USE_VOCAB_PARALLEL=1 # 是否使用词表并行;默认值为1表示开启并行,取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型(如llama2系模型),关闭并行可以减少推理时延,对于词表较大的模型(如qwen系模型),开启并行可以减少显存占用,以提升推理吞吐量。 export USE_PFA_HIGH_PRECISION_MODE=1
--parallel-num:每轮并发数,支持多个,如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens:输入长度,支持多个,如 128 128 2048 2048,数量需和--output-tokens的数量对应。 --output-tokens:输出长度,支持多个,如 128 2048 128
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s的Notebook开发环境中,调试和运行代码。 对于使用本地IDE的开发者,由于本地资源限制,运行和调试环境大多使用团队公共搭建的资源服务器,并且是多人共用,这带来一定的环境搭建和维护成本。 而ModelArts的Notebook的优势是即开即用,它预先装好了不同的AI引擎,并
--parallel-num:每轮并发数,支持多个,如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens:输入长度,支持多个,如 128 128 2048 2048,数量需和--output-tokens的数量对应。 --output-tokens:输出长度,支持多个,如 128 2048 128
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您是企业用户,且 存在多个部门,且需要限定不同部门的用户只能访问其专属资源、功能 存在多种角色(如管理员、算法开发者、应用运维),希望限制不同角色只能使用特定功能 逻辑上存在多套“环境”且相互隔离(如开发环境、预生产环境、生产环境),并限定不同用户在不同环境上的操作权限 其他任何需要对特定子账号(组)做出特定权限限制的情况
--parallel-num:每轮并发数,支持多个,如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens:输入长度,支持多个,如 128 128 2048 2048,数量需和--output-tokens的数量对应。 --output-tokens:输出长度,支持多个,如 128 2048 128
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|── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具,具体命令可参考obsutil工具快速使用,将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意:需要使用用户账
资源池分为公共资源池与专属资源池。 公共资源池供所有租户共享使用。 专属资源池需单独创建,不与其他租户共享。 实例规格 选择实例规格,规格中描述了服务器类型、型号等信息。 更多选项 永久保存日志 选择是否打开“永久保存日志”开关。 开关关闭(默认关闭):表示不永久保存日志,则任务日志会在3