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${base_image}为基础镜像地址。 ${image_name}为推理镜像名称,可自行指定。 运行完后,会生成推理所需镜像。 步骤五 生成ranktable 介绍如何生成ranktable,以1p1d-tp2分离部署模式为例。当前1p1d分离部署模式,全量节点和增量节点分别占用2张卡,一共使用4张卡。
根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型 ModelArts自动学习,为资深级用户提供模板化开发能力 提供“自动学习白盒化”能力,开放模型参数、自动生成模型,实现模板化开发,提高开发效率 采用自动深度学习技术,通过迁移学习(只通过少量数据生成高质量的模型),多维度下的模型
功能介绍 查询数据集导出任务的状态。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets/{resource_i
0表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如:["你","好"],生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream 否 False Bool 是否开启流式推理。默认为False,表示不开启流式推理。
分页查询团队标注任务下的样本列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id
0表示贪婪采样。 stop 否 None None/Str/List 用于停止生成的字符串列表。返回的输出将不包含停止字符串。 例如:["你","好"],生成文本时遇到"你"或者"好"将停止文本生成。 stream 否 False Bool 是否开启流式推理。默认为False,表示不开启流式推理。
ffusion_checkpoint_to_onnx.py脚本中,可以通过执行以下命令生成onnx模型。其中,model_path指定PyTorch的模型根目录,output_path指定生成的onnx模型目录。 cd /home_host/work python diffuse
功能介绍 查询指定数据集的版本列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/versions
-OpenSoraVAE_V1_2/epochX-global_step1000/model,X为按顺序自动生成的数字) 具体位置打印在日志中,注意:输出文件夹是自动生成,只有日志中打印的位置才是保存权重的位置。 图3 VAE第一阶段训练日志 第二阶段训练 export pret
的标签是否准确。勾选标注不准确的图片,删除错误标签,然后在右侧“标签名”处添加准确标签。单击“确认”,勾选的图片及其标注情况,将呈现在“已标注”页签下。 选中的图片为标注错误图片,在右侧删除错误标签,然后在标签名处添加“狗”的标签,然后单击“确认”,完成难例确认。 将数据集中的数据标注为难例
执行后,会生成一个global_ranktable.json文件和使用实例个数的local_ranktable.json文件;如果指定了--api-server,还会生成一个local_ranktable_host.json文件用于确定服务入口实例。 ./save_dir生成rank
执行后,会生成一个global_ranktable.json文件和使用实例个数的local_ranktable.json文件;如果指定了--api-server,还会生成一个local_ranktable_host.json文件用于确定服务入口实例。 ./save_dir生成rank
根据指定条件分页查询用户创建的所有数据集。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets 表1 路径参数 参数 是否必选
查询样本列表 功能介绍 分页查询样本列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id
加上校验后,执行一次完整投机流程的时间也仅为大模型的1.5倍左右(投机步数设置为3步)。而这一次投机流程,平均可以生成3个有效token,即用1.5倍的时间代价,生成了3倍的token数量,性能提升了100%。 投机推理参数设置 在启动离线或在线推理服务时参考表1所示配置参数,使用投机推理功能。
Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 其优势主要如下: 上下文引导:通过提供特定的提示或上下文信息,模型可以更好地理解生成内容的方向。 约束生成:可以设定某些限制条件,如关键词、主题或风格,使生成的内容更加一致和相关。 提高质量:通过引导,生成的文本通常更具逻辑性和连贯性,减少无关信息的出现。
图模式 什么是PTA图模式 PTA图模式使用TorchAir框架(继承自PyTorch框架Dynamo模式)在昇腾NPU上进行图模式推理,可达到最大化消除算子下发瓶颈的目的。推荐在小模型以及MOE模型的场景开启PTA图模式,如Qwen2-1.5B,Qwen2-0.5B,mixtr
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的不同训练阶段方案,包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct
4,执行如下命令使用官方权重推理。 bash sample_video_65.sh 使用训练生成的权重文件推理 在Step7 启动训练服务完成后,会在工作目录/home/ma-user/Open-Sora-Plan1.0/下自动生成一个t2v-f17-256-img4-videovae488-bf16
Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 其优势主要如下: 上下文引导:通过提供特定的提示或上下文信息,模型可以更好地理解生成内容的方向。 约束生成:可以设定某些限制条件,如关键词、主题或风格,使生成的内容更加一致和相关。 提高质量:通过引导,生成的文本通常更具逻辑性和连贯性,减少无关信息的出现。