基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

    机器学习推理 更多内容
  • 在推理生产环境中部署推理服务

    部署在线服务。 图6 部署在线服务-专属资源池 单击“下一步”,再单击“提交”,开始部署服务,待服务状态显示“正常”服务部署完成。 图7 服务部署完成 Step4 调用在线服务 进入在线服务详情页面,选择“预测”。 如果以vllm接口启动服务,设置请求路径:“/generate”,输入预测代码“{"prompt":

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在推理生产环境中部署推理服务

    部署在线服务。 图6 部署在线服务-专属资源池 单击“下一步”,再单击“提交”,开始部署服务,待服务状态显示“正常”服务部署完成。 图7 服务部署完成 Step4 调用在线服务 进入在线服务详情页面,选择“预测”。 如果以vllm接口启动服务,设置请求路径:“/generate”,输入预测代码“{"prompt":

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在推理生产环境中部署推理服务

    多详细参数解释请参见部署在线服务。 图3 部署在线服务 单击“下一步”,再单击“提交”,开始部署服务,待服务状态显示“正常”服务部署完成。 图4 服务部署完成 Step4 调用在线服务 进入在线服务详情页面,选择“预测”,设置请求路径:“/generate”,输入预测代码“{"prompt":

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在推理生产环境中部署推理服务

    部署在线服务。 图6 部署在线服务-专属资源池 单击“下一步”,再单击“提交”,开始部署服务,待服务状态显示“正常”服务部署完成。 图7 服务部署完成 Step4 调用在线服务 进入在线服务详情页面,选择“预测”。 如果以vllm接口启动服务,设置请求路径:“/generate”,输入预测代码“{"prompt":

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在推理生产环境中部署推理服务

    推理生产环境中部署推理服务 本章节介绍如何在ModelArts的推理生产环境(ModelArts控制台的在线服务功能)中部署推理服务。 Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中,创建文件夹,准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 在推理生产环境中部署推理服务

    解释请参见部署在线服务。 图3 部署在线服务-专属资源池 单击“下一步”,再单击“提交”,开始部署服务,待服务状态显示“正常”服务部署完成。 Step4 调用在线服务 进入在线服务详情页面,选择“预测”。 若以vllm接口启动服务,设置请求路径:“/generate”,输入预测代码“{"prompt":

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 概述

    文件管理 文件管理是 可信智能计算 服务提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件,通过该功能即可将模型文件上传到数据目录,并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件,提高了易用性及可维护性。 使用场景:管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 产品术语

    产品术语 A AI应用市场 提供AI模型的交易市场,是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户,是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架,如Tensorflow、Spark MLlib、MXNe

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • ModelArts与DLS服务的区别?

    ModelArts与DLS服务的区别? 深度学习服务(DLS)是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务,内置大量优化的网络模型,以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术,通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是,DLS服务仅提供深度学习技术,而ModelA

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 推理精度测试

    推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试,请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal,进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中,代码目录结构如下。

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 推理场景介绍

    end Snt9B。 如果使用DevServer资源,请参考DevServer资源开通,购买DevServer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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 推理场景介绍

    n上的资源和Ascend Snt9B。 如果使用DevServer资源,请参考DevServer资源开通,购买DevServer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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 推理精度测试

    来进行ppl精度测试。本质上使用transformers进行推理,因为没有框架的优化,执行时间最长。另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 推理场景介绍

    s Lite的DevServer。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 如果使用DevServer资源,请参考DevServer资源开通,购买DevServer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

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 推理场景介绍

    Cluster和昇腾Snt9B资源。 本文档中的CCE集群版本选择v1.27~1.28。版本使用的容器引擎为Containerd。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.0版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 Lite k8s Cluster驱动版本推荐为23

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 推理精度测试

    推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试,数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 分离部署推理服务

    输入时,表示分离部署的服务入口在该机器。注意,在多台机器启动分离部署时,只能有一台机器存在服务入口。当存在该输入时,会生成local_ranktable_xx_host.json文件,用于在启动推理服务时确定服务入口实例。 --prefill-server-list:仅在`gen

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Standard支持的AI框架

    ore-GPU GPU 是 是 rlstudio1.0.0-ray1.3.0-cuda10.1-ubuntu18.04 CPU、GPU强化学习算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎 CPU/GPU 是 是 mindquantum0.9.0-mindspore2.0.0-cuda11

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 确认学习结果

    确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的服务器后,输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认,您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式,在创建白名单策略时可设置: “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • Kubeflow部署

    Kubeflow诞生于2017年,Kubeflow项目是基于容器和Kubernetes构建,旨在为数据科学家、机器学习工程师、系统运维人员提供面向机器学习业务的敏捷部署、开发、训练、发布和管理平台。它利用了云原生技术的优势,让用户更快速、方便地部署、使用和管理当前最流行的机器学习软件。 目前Kubeflow 1.0

    来自:帮助中心

    查看更多 →

  • 华为人工智能工程师培训

    2.0中的Keras高层接口及TensorFlow2.0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法,机器学习的分类、整体流程、常见算法,超参数和验证集,参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展,深度学习的训练法则,神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、 语音识别 机器翻译 编程实验

    来自:帮助中心

    查看更多 →

共105条
看了本文的人还看了