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false } 2. 启动vLLM,如果是使用命令行的方式,指定--quantization "gptq"参数,其他参数请参考Step3 创建服务启动脚本 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model>
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false } 2. 启动vLLM,如果是使用命令行的方式,指定--quantization "gptq"参数,其他参数请参考Step6 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization
发布数据集到AI Galley参数说明 参数 说明 资产标题 在AI Gallery显示的资产名称。 来源 可选择“ModelArts”、“对象存储服务(OBS)”、“本地上传”。 ModelArts区域 选择当前控制台所在的区域。 OBS区域 选择与当前控制台一致的区域。 存储位置 用来存储发布的资产。
Notebook自定义镜像制作流程 图1 Notebook自定义镜像制作流程图(适用于场景一和场景二) 场景一:基于Notebook预置镜像或第三方镜像,在服务器上配置docker环境,编写Dockerfile后构建镜像并注册,具体案例参考在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 场景二
register命令注册SWR镜像到ModelArts镜像管理 调试完成后,使用ma-cli image register命令将新镜像注册到ModelArts镜像管理服务中,进而在能够在ModelArts中使用该镜像。 $ma-cli image register -h Usage: ma-cli image
/ : * ? " < > | ' &”。 勾选“我已阅读并同意《华为云AI Gallery数字内容发布协议》和《华为云AI Gallery服务协议》”。 选择运行环境:CPU、GPU或ASCEND。 图2 发布AI Gallery Notebook 界面提示成功创建分享后,单击“”跳转至AI
false } 2. 启动vLLM,如果是使用命令行的方式,指定--quantization "gptq"参数,其他参数请参考Step3 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization
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false } 2. 启动vLLM,如果是使用命令行的方式,指定--quantization "gptq"参数,其他参数请参考步骤六 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization
data_type Integer 数据类型。可选值如下: 0:OBS桶(默认值) 1:GaussDB(DWS)服务 2:DLI服务 3:RDS服务 4:MRS服务 5:AI Gallery 6:推理服务 schema_maps Array of SchemaMap objects 表格数据对应的schema映射信息。
with_subscription Boolean 工作流SMN消息订阅开关,默认为false,表示关闭消息订阅开关。 smn_switch Boolean SMN开关。 subscription_id String SMN消息订阅ID。 exeml_template_id String
多机多卡:大数据量(1T训练数据)、高算力场景(4台8卡Vnt1),存储方案使用“SFS(存放数据)+普通OBS桶(存放代码)”,采用分布式训练。 表1 不同场景所需服务及购买推荐 场景 OBS SFS SWR DEW ModelArts VPC ECS EVS 单机单卡 按需购买。(并行文件系统) × 免费。
# 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS Turbo中,例如存放在/mnt/sfs_turbo/AscendCloud-LLM-xxx.zip目录下并解压缩。 unzip
Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 type 否 String 作业所属业务。可选值如下: train:训练作业 infer:推理服务 notebook:Notebook作业 status 否 String 作业状态。可选值如下: Queue:排队中 Pending:等待中
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# 推理工具 代码上传至SFS Turbo 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip直接上传至ECS服务器中的SFS Turbo中,例如存放在/mnt/sfs_turbo/AscendCloud-LLM-xxx.zip目录下并解压缩。 unzip
Acyclic Graph,DAG)的开发,整个DAG的执行就是有序的任务执行模板,依次执行从数据标注、数据集版本发布、模型训练、模型注册到服务部署环节。如果想了解更多关于Workflow您可以参考Workflow简介。 图1 自动学习操作流程 图2 Workflow运行流程 项目类型介绍