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m.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。 ascend_vllm代码包在Step9 构建推理代码已生成。 模型权重文件获取地址请参见表1。 推理启动脚本run_vllm.sh制作请参见•创建推理脚本文件run_vllm.sh。 SSL证书制作包含cert.pem和key
挂载到训练容器中的路径。 read_only Boolean nfs挂载卷在容器中是否只读。 表53 log_export_path 参数 参数类型 描述 obs_url String 训练作业日志保存的OBS地址。 host_path String 训练作业日志保存的宿主机的路径。 表54 调用训练接口失败响应参数
挂载到训练容器中的路径。 read_only Boolean nfs挂载卷在容器中是否只读。 表53 log_export_path 参数 参数类型 描述 obs_url String 训练作业日志保存的OBS地址。 host_path String 训练作业日志保存的宿主机的路径。 表54 调用训练接口失败响应参数
/home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。
/home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。
/home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。
(https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui)。 如果是基于其他开源,需要附带开源代码仓地址。 - 具体使用库 例如: 使用了哪个pipeline (例如lpw_stable_diffusion.py)。 使用了哪个huggingface的模型
')则表示用户设置了proxy,需要先关掉 export no_proxy=$no_proxy,repo.myhuaweicloud.com(此处需要替换成对应局点的pip源地址) pip install py-spy 查看堆栈。py-spy工具的具体使用方法可参考py-spy官方文档。 # 找到训练进程的PID ps
peft版本升级到0.12.0 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
peft版本升级到0.12.0 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
clone,确保集群可以访问公网。 Step1 上传权重文件 将权重文件上传到集群节点机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理,模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。
发起维修流程。 NT_NPU_ECC_COUNT NPU 显存 NPU ECC次数达到维修阈值。 NPU的HBM总的多Bit Ecc隔离地址记录达到64个。 发起维修流程。 NT_NET_NTP_CHECK Runtime 其他 ntp异常。 ntpd或者chronyd服务异常。
baichuan2-13b 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
baichuan2-13b 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
服务名称 必填项,自定义一个在线推理服务的名称。 支持1~30个字符。 安全认证 支持“公开”和“AppCode认证”。 公开:无需认证,API地址可被公开访问。 AppCode认证:需使用有效的AppCode进行认证。AppCode使用API网关颁发的AppCode进行身份认证,调用
数据集。 将原始.xlsx格式的数据转换为.csv格式的数据的方法如下: 将原始表格数据(.xlsx)另存。单击“文件>另存为”,选择本地地址后,下拉选择“保存类型”为“CSV (逗号分隔)(*.csv)”单击“保存”,在弹窗中,单击“确定”后就可以将.xlsx格式数据集转换为.csv格式。
Turbo的连接状态信息。可选值如下: Active:SFS连通状态正常 Abnormal:SFS连通状态异常 ipAddr String SFS Turbo的访问地址。 状态码: 400 表20 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg
(https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui)。 如果是基于其他开源,需要附带开源代码仓地址。 - 具体使用库 例如: 使用了哪个pipeline (例如lpw_stable_diffusion.py)。 使用了哪个huggingface的模型
├──install.sh #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
├──install.sh #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 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本