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None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如:["你","好"],生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream 否 False Bool 是否开启流式推理。默认为False,表示不开启流式推理。 n 否 1 Int
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.6.3)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.6.3)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服
各模型支持的最小卡数和最大序列 基于vLLM(v0.6.3)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及
导入模型 导入模型功能包括: 初始化已存在的模型,根据模型ID生成模型对象。 创建模型。模型对象的属性,请参见查询模型详情。 示例模型文件 以PyTorch为例,编写模型文件。PyTorch模型包结构可参考模型包规范介绍。 OBS桶/目录名 ├── resnet │ ├── model
ModelArts控制台为什么能看到创建失败被删除的专属资源池? 在控制台页面操作删除专属资源池后,后端服务需要进行资源实例释放。在资源实例释放过程中,用户依然可以查询到资源池。如果需要创建专属资源池,建议等待5min后再创建,且不要使用已创建过的专属资源池名称来命名新建的专属资
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.6.3)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.6.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.6.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.6.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.6.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服
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附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服
IMAGE_SEGMENTATION (图像分割) TEXT_CLASSIFICATION (文本分类) NAMED_ENTITY_RECOGNITION (命名实体) TEXT_TRIPLE (文本三元组) AUDIO_CLASSIFICATION (声音分类) SPEECH_CONTENT
moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl,filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本,获得对应的token序列,user_ids和assistant_ids input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接
e,则不会进行模型训练。 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度,此处为4096,用户可根据自己要求适配。 packing true 可选项。当选用静态数据长度时,可将不足于文本处理时的最大长度数据弥补到文本处理时的最大长度;当选用动态数据长度则去掉此参数。 deepspeed