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/home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ 参数说明: model:模型路径。 Step3 启动AWQ量化服务 参考Step6 启动推理服务,在启动服务时添加如下命令。 -q awq 或者--quantization awq 父主题: 推理模型量化
0 \ --memory_efficient \ --eval 启动剪枝模型推理服务 使用剪枝特性时,启动推理服务时的model_path请使用剪枝处理后的模型。具体参考启动推理服务。 父主题: 推理关键特性使用
vllm_path:构造vllm评测配置脚本名字,默认为vllm。 host:与起服务的host保持一致,比如起服务为0.0.0.0,host设置也为0.0.0.0。 service_port:服务端口,与启动服务时的端口保持,比如8080。 max_out_len:在运行类似mmlu、
vllm_path:构造vllm评测配置脚本名字,默认为vllm。 host:与起服务的host保持一致,比如起服务为0.0.0.0,host设置也为0.0.0.0。 service_port:服务端口,与启动服务时的端口保持,比如8080。 max_out_len:在运行类似mmlu、
continuous:指定时表示这个超参是连续类型的。连续类型的超参在算法使用于训练作业时,控制台显示为输入框。 discrete:指定时表示这个超参是离散类型的。离散类型的超参在算法使用于训练作业时,控制台显示为下拉选择框架。 lower_bound String 超参下界。 upper_bound
continuous:指定时表示这个超参是连续类型的。连续类型的超参在算法使用于训练作业时,控制台显示为输入框。 discrete:指定时表示这个超参是离散类型的。离散类型的超参在算法使用于训练作业时,控制台显示为下拉选择框架。 lower_bound String 超参下界。 upper_bound
service_type 否 String 镜像支持服务类型。枚举值如下: COMMON:通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 sort_dir 否
/home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ 参数说明: model:模型路径。 步骤三:启动量化服务 参考启动在线推理服务,在启动服务时添加如下命令。 -q awq 或者--quantization awq 父主题: 量化
表1和表2所示。 L代表last,L3-产品版本上线时最新的3个稳定浏览器版本。 如果您当前使用的浏览器版本过低,将在一定程度上影响页面的显示效果,系统会提示您尽快对浏览器进行升级。 如果您当前使用的浏览器不支持访问管理控制台,系统会建议您对浏览器进行升级或安装支持的浏览器。 表1
Notebook中选择自定义镜像与规格 存储配置选择“弹性文件服务SFS”,并且选择已创建的SFS Turbo实例,子目录挂载可选择默认不填写。 如果该SFS Turbo多人共用,则推荐用户编辑“子目录挂载”,创建自己的子目录进行划分。 图2 Notebook中选择弹性文件服务 使用Notebook将OBS数据导入SFS
├── config ├── config.json # 请求的参数,根据实际启动的服务来调整 ├── mmlu_subject_mapping.json # 数据集配置
04-x86_64 request_mode Array of strings 请求模式,AI引擎支持部署为同步在线服务或异步在线服务。 sync:同步在线服务 async:异步在线服务 accelerators Array of Accelerator objects AI引擎可使用的加速卡。
k" Step2 启动SD1.5训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 cd /home/ma-user/diffusers sh diffusers_controlnet_train.sh Step3 启动sdxl训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
service_type String 镜像支持服务类型。枚举值如下: COMMON:通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 size Long 镜像大小(单位KB)。
1%} |") 执行nvidia_smi + wapper + prettytable命令。 用户可以将GPU信息显示操作看作一个装饰器,在模型训练过程中就可以实时的显示GPU状态信息。 def gputil_decorator(func): def wrapper(*args
service_type String 镜像支持服务类型。枚举值如下: COMMON:通用镜像。 INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 size Long 镜像大小(单位KB)。
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#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 精度评测切换conda环境,确保之前启动服务为vllm接口,进入到benchmark_eval目录下,执行如下命令。 conda
#启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本 精度评测切换conda环境,确保之前启动服务为vllm接口,进入到benchmark_eval目录下,执行如下命令。
等领域广泛得到应用。 ModelArts Lite又分以下2种形态: ModelArts Lite Server提供不同型号的xPU裸金属服务器,您可以通过弹性公网IP进行访问,在给定的操作系统镜像上可以自行安装加速卡相关的驱动和其他软件,使用SFS或OBS进行数据存储和读取相关