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n"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数: --kv-cache-dtype int8 #只支持int8,表示kvint8量化 --qua
口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后,使用下列示例命令将Standard镜像上传至SWR: docker tag ${dockerfile_image_name}
口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后,使用下列示例命令将Standard镜像上传至SWR: docker tag ${dockerfile_image_name}
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口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后,使用下列示例命令将Standard镜像上传至SWR: docker tag ${dockerfile_image_name}
如果使用Server资源,请参考Lite Server资源开通,购买Server资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主
选择挂载SFS路径时,下拉框只显示有权限的SFS路径,显示“只读”的文件夹只支持只读功能,不显示的读写均支持。可参考权限管理文档修改SFS Turbo权限。 图9 输入数据设置完成界面 设置训练输出路径:新建“output”文件夹设置为输出。(如果本地有output文件夹,无需新建)
使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler:使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据集。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中,为了减
使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler:使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据集。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中,为了减
String 操作系统名称。 imageId String 操作系统镜像id。 imageType String 操作系统镜像类型。 private:私有镜像。 表19 network 参数 参数类型 描述 name String 网络名称;用户接口通过指定网络名称创建网络,系统会自动创建
instruct-pix2pix 案例 AXYZdong Standard推理部署 上线二维码检测识别服务 林欣 使用ModelArts对8类常见生活垃圾进行分类 福州司马懿 使用ModelArts搭建"花卉种类识别"服务 福州司马懿
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n"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数: --kv-cache-dtype int8 #只支持int8,表示kvint8量化 --qua
--benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。 --epochs:测试轮数,默认取值为5
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口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后,使用下列示例命令将Standard镜像上传至SWR: docker tag ${dockerfile_image_name}
to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") 步骤二:启动量化服务 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件,bits必须设置为8,指定量化为i