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rometheus.yml参数指定了“/bin/prometheus”使用该配置文件。 apiVersion: v1 kind: "Service" metadata: name: prometheus labels: name: prometheus spec:
lava多模态推理接口是openai-chat。 --host ${docker_ip}:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:推理服务端口8080。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。
MindSpeed昇腾大模型加速库 |──ModelLink/ # ModelLink端到端的大语言模型方案 |——megatron/ # 注意:该文件夹从Megatron-LM中复制得到
e、openai等。上面命令中使用vllm举例。 --host ${docker_ip}:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:推理服务端口8080。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。
enai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}:服务部署的IP地址,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:推理服务端口8080。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。
model, model(759645d9-3672-4db1-bb6d-49ed58b84e10) already deploy service.", "error_code" : "ModelArts.3009", "model_id" : "e527d311
订阅免费模型 在AI Gallery中,您可以查找并订阅免费的模型,包括ModelArts模型和HiLens技能。订阅成功的模型可以直接用于ModelArts模型部署和HiLens技能安装。 AI Gallery中分享的模型支持免费订阅,但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署,
config_name String 训练作业参数的名称。 config_desc String 训练作业参数的描述信息。 worker_server_num Integer 训练作业worker的个数。 app_url String 训练作业的代码目录。 boot_file_url
是,则修改安全组的配置,具体操作请参见修改安全组规则。 否,则继续下一步。 确认SFS Turbo是否存在异常。 新建一个和SFS Turbo在同一个网段的ECS,用ECS去挂载SFS Turbo,如果挂载失败,则表示SFS Turbo异常。 是,联系SFS服务的技术支持处理。 否,联系ModelArts的技术支持处理。
式和版本约束的信息,详细参数见模型配置文件编写说明。导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数“dependencies”如何编写? 解决方案 安装包存在前后依赖关系。例如您在安装“mmcv-full”之前,需要完成“Cython”、“pytest-runner”、“pytest
ModelArts使用MoXing复制报错:No files to copy socket.gaierror: [Errno -2] Name or service not known ERROR:root:Failed to call: func=<bound method ObsClient.getObject
config 是 Object 创建训练作业需要的参数。详情参见表3。 表3 config属性列表 参数 是否必选 参数类型 说明 worker_server_num 是 Integer 训练作业worker的个数。最大值请从查询作业资源规格接口获取。 app_url 是 String 训练
"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> --quantization "gptq" 3. 如果是sdk使用的方式,指定quantization="gptq"参数
"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> --quantization "gptq" 3. 如果是sdk使用的方式,指定quantization="gptq"参数
"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 "gptq" 3. 如果是sdk使用的方式,指定quantization="gptq"参数
"image_classification", "dataset_type" : "manifest", "source_service" : "select", "filter_func" : "data_validation_select",
openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:推理服务端口8080。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。
"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 "gptq" 3. 如果是sdk使用的方式,指定quantization="gptq"参数
"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 "gptq" 3. 如果是sdk使用的方式,指定quantization="gptq"参数
"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 "gptq" 3. 如果是sdk使用的方式,指定quantization="gptq"参数