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benchmark-tools访问推理客户端返回警告 解决方法： 减少参数--prompt-tokens和--output-tokens的值，或者增大启动服务的参数--max-model-len的值。 问题11：使用离线推理时，性能较差或精度异常 解决方法：将block_size大小设置为128 from vllm
k/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
output_len 解决方法： 减少参数--prompt-tokens和--output-tokens的值，或者增大启动服务的参数--max-model-len的值。 问题11：使用离线推理时，性能较差或精度异常 解决方法：将block_size大小设置为128 from vllm
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“写入模式”，包括线性和条带化。 以本地持久卷挂载：支持“持久卷写入模式”设置，包括线性和条带化，此处设置的是所有数据盘的写入模式。 以临时存储卷挂载：支持“临时卷写入模式”设置，包括线性和条带化，此处设置的是所有数据盘的写入模式。 新增规格 - 支持添加多个规格。限制如下： 当
benchmark-tools访问推理客户端返回警告 解决方法： 减少参数--prompt-tokens和--output-tokens的值，或者增大启动服务的参数--max-model-len的值。 问题11：使用离线推理时，性能较差或精度异常 解决方法：将block_size大小设置为128 from vllm
服务部署失败，报错：No Module named XXX 原因分析 No Module named XXX，表示模型中没有导入对应依赖模块。 处理方法 依赖模块没有导入，需要您在模型推理代码中导入缺失依赖模块。 例如您的模型是Pytorch框架，部署为在线服务时出现告警：ModuleNotFoundError:
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
S桶名称）。 “启动文件”：选择代码目录下上传的训练脚本“train.py”。 “输入”：单击“增加训练输入”，设置训练输入的“参数名称”为“data_url”。设置数据存储位置为您的OBS目录，例如 “/test-modelarts-xx/pytorch/mnist-data/
检查浏览器是否安装了过滤广告组件，如果是，请关闭该组件。 报错404 如果是IAM用户在创建实例时出现此错误，表示此IAM用户不具备对应存储位置（OBS桶）的操作权限。 解决方法： 使用账号登录OBS，并将对应OBS桶的访问权限授予该IAM用户。详细操作指导请参见：被授权用户。 IAM用户获得权限后，登录Model
k/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
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获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是 Hugging
k/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
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