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

    逆向推理规则引擎 更多内容
  • 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,数据集是ceval_gen、mmlu_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 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。

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  • 部署推理服务

    --distributed-executor-backend:多卡推理启动后端,可选值为"ray"或者"mp",其中"ray"表示使用ray进行启动多卡推理,"mp"表示使用python多进程进行启动多卡推理。默认使用"mp"后端启动多卡推理。 高阶参数说明: --enable-prefix-

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  • 推理精度测试

    里是ppl的配置项。由于离线执行推理,消耗的显存相当庞大。其中以下参数需要根据实际来调整。 batch_size, 推理时传入的 prompts 数量,可配合后面的参数适当减少 offline,是否启动离线模型,使用 ppl 时必须为 True tp_size,使用推理的卡数 max_seq

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  • 部署推理服务

    部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题: 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)

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  • 推理精度测试

    里是ppl的配置项。由于离线执行推理,消耗的显存相当庞大。其中以下参数需要根据实际来调整。 batch_size,推理时传入的prompts数量,可配合后面的参数适当减少 offline,是否启动离线模型,使用ppl时必须为True tp_size,使用推理的卡数 max_seq_len,推理的上下文长

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  • 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_evalua

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  • 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。

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  • 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。

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  • 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。

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  • 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。

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  • 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。

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  • 在推理生产环境中部署推理服务

    unset DETAIL_TIME_ LOG 配置后重启推理服务生效。 Step6 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905)

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  • 云端推理框架

    云端推理框架 推理服务 异步推理 模型仓库 模板管理 父主题: 用户指南

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  • 推理服务测试

    推理服务测试 推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景:部署在线服务Predictor的推理预测

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  • Standard推理部署

    Standard推理部署 模型管理 部署上线

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  • 实时推理场景

    实时推理场景 特征 在实时推理应用场景中,工作负载具有以下一个或多个特征: 低延迟 单次请求的处理时效性要求高,RT(Response Time)延迟要求严格,90%的长尾延时普遍在百毫秒级别。 功能优势 函数计算为实时推理工作负载提供以下功能优势: 预留GPU实例 函数计算平台

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  • 创建推理作业

    创建推理作业 功能介绍 创建科学计算大模型中气象/降水模型的推理作业。 URI POST /tasks 科学计算大模型的API请求地址可以直接在ModelArts Studio大模型开发平台获取: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发

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  • 创建推理作业

    创建推理作业 功能介绍 创建科学计算大模型中海洋类模型的推理作业。 URI POST /tasks 科学计算大模型的API请求地址可以直接在ModelArts Studio大模型开发平台获取: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 获取调用路径及部署ID。单击左侧“模型开发

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  • 推理场景介绍

    推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite k8s Cluster上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9

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  • 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_evalua

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  • 推理场景介绍

    推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬

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