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String API的认证方式。枚举值如下: NONE:无认证 APP:APP认证 IAM:IAM认证 predict_url String 预测地址。 service_id String 服务编号。 service_name String 服务名称。 support_app_code Boolean
造等说明。 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
本案例仅支持在专属资源池上运行。 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
本案例仅支持在专属资源池上运行。 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
False:训练数据保存在参数obs_path指定的位置中; True:训练数据保存在notebook中,由local_path指定。 obs_path:obs地址。根据is_local_source值的变化,有不同的含义。 is_local_source=False,此时是必选参数,代表训练数据位置,支持文件夹和压缩文件。
最新版本。 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
worker_id 否 String 标注成员ID,可调用标注成员列表接口获取。 响应参数 无 请求示例 提交验收任务的样本评审意见。设置是否通过为“true”,评审分数为“A”。 { "comments" : [ { "worker_id" : "8c15ad0
试启动后新修改的配置信息可以在当前执行中立即生效。 停止 单击指定节点查看详情,可以对运行中的节点进行停止操作。 继续运行 对于单个节点中设置了需要运行中配置的参数时,节点运行会处于“等待操作”状态,用户完成相关数据的配置后,可单击“继续运行”按钮并确认继续执行当前节点。 部分运行Workflow节点
is_directory:是否为目录。 例如查询一个OBS文件“obs://bucket_name/obs_file.txt”,此文件地址也可以替换成一个文件夹地址。 1 2 3 4 5 import moxing as mox stat = mox.file.stat('obs://bucket_name/obs_file
zer/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"
zer/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"
zer/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"
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2
oken和大于max_model_len,服务端返回报错Response payload is not completed,见图2。 再次设置输入输出的token和小于max_model_len访问推理服务,服务端响应200,见图3。 客户端仍返回报错Response payload
zer/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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oken和大于max_model_len,服务端返回报错Response payload is not completed,见图2。 再次设置输入输出的token和小于max_model_len访问推理服务,服务端响应200,见图3。 客户端仍返回报错Response payload
级到最新版本。 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
zer/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"
zer/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"