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各模型支持的最小卡数和最大序列 基于vLLM(v0.6.3)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。 以下值是在gpu-memory-utilization为0.9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及
PD分离部署使用说明 什么是PD分离部署 大模型推理是自回归的过程,有以下两阶段: Prefill阶段(全量推理) 将用户请求的prompt传入大模型,进行计算,中间结果写入KVCache并推出第1个token,属于计算密集型。 Decode阶段(增量推理) 将请求的前1个tok
语言模型推理性能测试 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在
mc2融合算子报错 Yi-34B、Qwen1.5系列、GLM4-9B模型执行lora微调策略任务时产生mc2融合算子错误。 图1 mc2融合算子错误 解决方法 修改代码文件:AscendFactory/scripts_modellink/{model_name}/3_training
在运行finetune_ds.sh 时遇到报错 在运行finetune_ds.sh 时遇到报错 pydantic_core._pydantic_core.ValidationError: 1 validation error for DeepSpeedZeroConfig sta
和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公网,ECS打通公网配置请参见ECS绑定弹性公网IP。 在华为公有云平台申请的资源一般默认连通网络,如未连通网络或无法git clone下载代码时用户则需要找到已连通网络的机器(本章节以Linux系统机器为例)
多模态模型推理性能测试 多模态模型推理的性能测试目前仅支持静态性能测试。 静态性能测试是指评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代
在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,VS Code打开后未进行远程连接 如果本地为Linux系统,见原因分析二。 原因分析一 自动安装VS Code插件ModelArts-HuaweiCloud失败。 解决方法一 方法一:检查VS Code网络是否正常。在VS
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard,用户需要购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表1。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
PD分离部署手动配比调优(推荐) 配比调优理论分析 PD分离部署性能对比对象为相同实例个数、实例使用相同卡数、相同SLO要求下的PD混推性能。 PD性能测评脚本与绘图工具请参考PD分离性能调优工具使用说明章节。 样例场景如下:模型qwen2.5 32B输入1024、输出512、SLO为2s
PD分离部署性能调优理论基础 PD分离部署场景下,一般实例都加载相同模型。如何分配实例的初始属性,并根据实际需求动态调整实例属性。不合理的实例配比将造成Prefill实例等待空闲或Decode实例等待空闲,造成资源浪费,最终在MFU和端到端吞吐性能上产生劣化,无法发挥PD分离调度架构的优势。
PD分离性能调优工具使用说明 PD分离性能调优工具包括两个脚本工具: 性能测试脚本与数据可视化脚本。 PD分离调优时需要使用性能测试脚本分别跑出混推与PD分离的性能数据, 并使用数据可视化工具将两个场景的数据绘制在一起,进行对比分析收益。 PD混合推理性能评测 PD混合推理性能测试执行脚本如下所示:
联网下载SimSun.ttf时可能会遇到网络问题 联网下载SimSun.ttf时肯会遇到网络问题 tonkenization_qwen.py会在cache中读取SimSun.ttf 文件,如果没有,就会联网下载,可能会遇到: SSL:CERTIFICATE_VERIFY_FAILED
联网下载SimSun.ttf时可能会遇到网络问题 联网下载SimSun.ttf时肯会遇到网络问题 tonkenization_qwen.py会在cache中读取SimSun.ttf 文件,如果没有,就会联网下载,可能会遇到: SSL:CERTIFICATE_VERIFY_FAILED
于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 输入指定的目录在训练开始时,平台会自动将指定的OBS路径下的文件copy到容器内 输出指定的目录在训练过程中,平台会自动将容器内的文件copy到指定的OBS路径下 在“输入”框内设置超参配置:dataset、pr
于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 输入指定的目录在训练开始时,平台会自动将指定的OBS路径下的文件copy到容器内 输出指定的目录在训练过程中,平台会自动将容器内的文件copy到指定的OBS路径下 在“输入”的输入框内设置变量:ORIGINAL_
准备Notebook(可选) 本步骤为可选操作。ModelArts Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中,如果用户有自定义开发的需要,比如查看和编辑代码、数据预处理、权重转换等操作,可通过Note
训练tokenizer文件说明 在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可对tokenizer文件进行编辑。 LLama2模型 在当前的软件版本中,由于transformers的版本过高(transformers==4
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建ECS 下文中介绍如何在ECS中构建一个训练镜像,请参考ECS文档购买一个Linux弹性云服务器。完成网络配置、高级配置等步骤,可根据默认选择,或进行自定义。创建完成后,单击“远程登录”,后续安装Docker等操作均在该ECS上进行。 注
显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already