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推理模型量化 Eagle投机小模型训练 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 附录:工作负载Pod异常问题和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
VS Code连接Notebook方式介绍 Visual Studio Code (VS Code) 是一个流行的代码编辑器,它支持多种编程语言和开发环境。支持通过VS Code连接和使用Jupyter Notebook。 当用户创建完成支持SSH的Notebook实例后,使用VS
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mmlu、ARC_Chal
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调、LoRA微调、DPO训练方案。 DPO(Direct Preference Optimization):直接偏好优化方法,通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控,不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。
本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试,数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 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,不适用于多模态模型的
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,不适用于多模态模型的精度验证
Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优,使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载:https://huggingface.co/datasets/ta
准备工作 准备资源 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)
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Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905) 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
NPU训练指导(6.3.905) 场景介绍 准备工作 预训练任务 SFT全参微调训练任务 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 父主题: LLM大语言模型训练推理
NPU训练指导(6.3.906) 场景介绍 准备工作 预训练任务 SFT全参微调训练任务 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 父主题: LLM大语言模型训练推理
场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
推理模型量化 eagle投机小模型训练 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
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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。
准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件