基于PyTorch NPU快速部署开源大模型

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    规则引擎跟推理引擎的区别 更多内容
  • 存储引擎

    存储引擎 存储引擎体系架构 Astore存储引擎 Ustore存储引擎

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  • 存储引擎

    存储引擎 存储引擎体系架构 Astore存储引擎 Ustore存储引擎 数据生命周期管理-OLTP表压缩

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  • 引擎管理

    引擎管理 查询微服务引擎规格列表 查询微服务引擎列表 创建微服务引擎 查询微服务引擎详情 查询微服务引擎任务详情 查询微服务引擎配额详情 删除指定微服务引擎 升级微服务引擎 更新微服务引擎配置 变更微服务引擎规格 重试ServiceComb引擎专享版失败任务 更新微服务引擎详情

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  • 引擎管理

    引擎管理 查询微服务引擎专享版支持规格 查询微服务引擎专享版列表 创建微服务引擎专享版 查询微服务引擎专享版详情 删除微服务引擎专享版 查询微服务引擎专享版任务详情 父主题: CS E API

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  • 使用推理服务的权限配置示例

    中包含了创建购买Ray资源订单权限,但是不包含付费权限,需要由客户指定费用管理员来进行付费。 王五 算法工程师 需要拥有DataArtsFabricFullPolicy权限、和必须OBS权限来在DataArtsFabric服务中使用OBS中模型文件,OBS权限需要由用户权限管理员张三为其授权

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  • 在推理生产环境中部署推理服务

    --port:服务部署端口8080。 -max-num-seqs:最大同时处理请求数,超过后在等待池等候处理。 --max-model-len:推理时最大输入+最大输出tokens数量,输入超过该数量会直接返回。max-model-len值必须小于config.json文件中"seq_

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  • 在推理生产环境中部署推理服务

    设置创建AI应用相应参数。此处仅介绍关键参数,设置AI应用详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。 根据需要自定义应用名称和版本。 模型来源选择“从 对象存储服务 (OBS)中选择”,元模型选择转换后模型存储路径,AI引擎选择“Custom”,引擎包选择准备镜像中上传推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。

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  • 在推理生产环境中部署推理服务

    nfig.json里面定义“max_position_embeddings”和“seq_length”;如果设置过大,会占用过多显存,影响kvcache空间。 --gpu-memory-utilization:NPU使用显存比例,复用原vLLM入参名称,默认为0.9。 -

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  • 发布推理服务

    参数名称 参数描述 模型包名称 发布成推理服务模型包名称。 版本 推理服务版本。 版本建议格式为“xx.xx.0”,其中xx为0-99整数。 是否自动停止 是否开启推理服务自动停止,如果开启,需要设置自动停止时间,开启了自动停止推理服务将会在设置时间后停止运行。 计算节点规格 计算节点资源,包括CPU和GPU。

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  • 推理场景介绍

    如果没有下载权限,请联系您所在企业华为方技术支持下载获取。 支持模型列表和权重文件 本方案支持vLLMv0.4.2版本。不同vLLM版本支持模型列表有差异,具体如表3所示。 表3 支持模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化

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  • 推理精度测试

    ss使用humaneval数据集时,需要执行模型生成代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行注释,内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在风险,如果接受这些风险,请取消第58行注释,执行下面步骤6进行评测。 # WARNING #

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  • 部署推理服务

    每个输出序列要生成最大tokens数量。 top_k 否 -1 Int 控制要考虑前几个tokens数量整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑前几个tokens累积概率浮点数。必须在 (0

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  • 推理精度测试

    行ppl精度测试。本质上使用transformers进行推理,因为没有框架优化,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。对单卡运行模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 o

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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

    行ppl精度测试。本质上使用transformers进行推理,因为没有框架优化,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。对单卡运行模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 o

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  • 推理精度测试

    行ppl精度测试。本质上使用transformers进行推理,因为没有框架优化,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。对单卡运行模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 o

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  • 推理精度测试

    行ppl精度测试。本质上使用transformers进行推理,因为没有框架优化,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。对单卡运行模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 o

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  • 推理精度测试

    于多模态模型精度验证。多模态模型精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation)。 配置需要使用NPU卡,例如:实际使用是第1张和第2张卡,此处填写为“0

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  • 推理精度测试

    于多模态模型精度验证。多模态模型精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation)。 配置需要使用NPU卡,例如:实际使用是第1张和第2张卡,此处填写为“0

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  • 推理场景介绍

    如果上述软件获取路径打开后未显示相应软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业华为方技术支持下载获取。 支持模型列表和权重文件 本方案支持vLLMv0.6.3版本。不同vLLM版本支持模型列表有差异,具体如表3所示。 表3 支持模型列表和权重获取地址 序号 模型名称

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  • 推理精度测试

    行ppl精度测试。本质上使用transformers进行推理,因为没有框架优化,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。对单卡运行模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 o

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