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分离部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.3框架部署并启动推理服务。 什么是分离部署 大模型推理是自回归的过程,有以下两阶段: Prefill阶段(全量推理) 将用户请求的prompt传入大模型,进行计算,中间结果写入KVCache并推出第1个token,属于计算密集型。
CogVideoX1.5 5b模型基于Lite Server适配PyTorch NPU全量训练指导(6.3.912) 本文档主要介绍如何在ModelArts的Lite Server环境中,使用NPU卡对CogVideoX模型进行全量微调。本文档中提供的脚本,是基于原生CogVid
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专属资源池需单独创建,不与其他租户共享。 公共资源池 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。 xxx 流量限制(QPS) 设置待部署模型的流量限制QPS。 3 实例数 设置服务器个数。 推荐实例数 = 流量限制 ÷ 推荐的单实例流量限制 1 更多选项 内容审核 选
部署在线服务 部署在线服务包括: 已部署为在线服务的初始化。 部署在线服务predictor。 部署批量服务transformer。 部署服务返回服务对象Predictor,其属性包括服务管理章节下的所有功能。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session
Llama 3.2-Vision基于Lite Server适配Pytorch NPU训练微调指导(6.3.912) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite Server上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展Llama 3.2-Vision-11B模型的训练过程,包括finetune
MiniCPM-V2.0推理及LoRA微调基于Lite Server适配PyTorch NPU指导(6.3.910) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Server环境中,使用NPU卡对MiniCPM-V2.0进行LoRA微调及推理。本文档中提供的训练脚本,是基于
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ndSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 若镜像使用ECS中构建新镜像(二选一)构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
MiniCPM-V2.6基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导(6.3.912) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的Server环境中,使用NPU卡对MiniCPM-V2.6进行LoRA微调及SFT微调。本文档中提供的训练脚本,是基于原生Mi
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启动推理服务 本章节主要介绍大语言模型的推理服务启动方式,包括离线推理和在线推理2种方式。 离线推理 编辑一个python脚本,脚本内容如下,运行该脚本使用ascend-vllm进行模型离线推理。 from vllm import LLM, SamplingParams def
LLaVA-NeXT基于Lite Server适配PyTorch NPU训练微调指导(6.3.912) 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite Server上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展LLaVA-NeXT模型的训练过程,包括pretrain_cli
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wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
附录:指令微调训练常见问题 问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训
aarch64架构的主机,操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”,“镜像”选择“公共镜像”,推荐使用Ubuntu18