规则引擎的推理方式 更多内容
  • 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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  • 推理场景介绍

    cann_8.0.rc2 不同软件版本对应基础镜像地址不同,请严格按照软件版本和镜像配套关系获取基础镜像。 支持模型列表和权重文件 本方案支持vLLMv0.3.2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 支持vLLM

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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

    nerate。此处${docker_ip}替换为宿主机实际IP地址,端口号8080来自前面配置服务端口。 few_shot:开启少量样本测试后添加示例样本个数。默认为3,取值范围为0~5整数。 is_devserver: 是否devserver部署方式,True表示Dev

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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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  • 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vLLMv0.5.0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vLLMv0.5.0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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  • 实时推理的部署及使用流程

    何种认证方式、访问通道、传输协议,以上三个要素共同构成您访问请求,三者可自由组合互不影响(例如不同认证方式可以搭配不同访问通道、不同传输协议)。 图1 认证方式、访问通道、传输协议 当前ModelArts支持访问在线服务认证方式有以下方式(案例中均以HTTPS请求为例):

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  • 数据上链的方式

    数据上链方式 数据以区块形式上链,出块策略在购买 BCS 实例时可以进行选择,在有新交易产生前提下,如果时间达到1s或者交易数量达到500或者区块容量达到2M,哪个最先达到就立即出块。如何设置区块生成配置信息请参考基于CCE集群。 父主题: 数据上链

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  • 推理前的权重合并转换

    推理权重合并转换 模型训练完成后,训练产物包括模型权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前,需要将训练后生成多个权重文件合并,并转换成Huggingface格式权重文件。 权重文件合并转换操作都要求

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  • 推理前的权重合并转换

    推理权重合并转换 模型训练完成后,训练产物包括模型权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前,需要将训练后生成多个权重文件合并,并转换成Huggingface格式权重文件。 权重文件合并转换操作都要求

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  • 推理前的权重合并转换

    推理权重合并转换 模型训练完成后,训练产物包括模型权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前,需要将训练后生成多个权重文件合并,并转换成Huggingface格式权重文件。 权重文件合并转换操作都要求

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  • 推理前的权重合并转换

    推理权重合并转换 模型训练完成后,训练产物包括模型权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前,需要将训练后生成多个权重文件合并,并转换成Huggingface格式权重文件。 权重文件合并转换操作都要求

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  • 为什么规则引擎的数据目的端未收到设备发送的消息?

    为什么规则引擎数据目的端未收到设备发送消息? 数据目的端未收到设备发送消息主要有以下原因: 可能是您安全组没有添加正确入方向规则。 请您进入“实例信息”界面,找到您安全组。单击安全组名称进入安全组详情页面,然后根据表1添加相应入方向规则。 表1 安全组参数 参数 端口

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  • 查询推理VPC访问通道信息的API

    描述 dns_domain_name String 页面调用指南展示访问 域名 ,可用于添加内网DNS解析。 vpcep_info Array of InternalChannelDetail objects 检索到VPC访问通道信息。 表5 InternalChannelDetail

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  • 推理部署计费项

    假设用户于2023年4月1日10:00:00创建了一个使用专属资源池在线服务,并在11:00:00停止运行。按照存储费用结算,那么运行这个在线服务费用计算过程如下: 存储费用:训练数据通过 对象存储服务 (OBS)上传或导出,存储计费按照OBS计费规则。 综上,在线服务运行费用 = 存储费用 父主题: 计费项

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  • 查询推理服务标签

    CombineTmsTags objects 标签融合结构,相同key合并。 表4 CombineTmsTags 参数 参数类型 描述 key String 标签key。 values Array of strings 相同key标签value合并后列表。 状态码: 400 表5 响应Body参数

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  • 推理模型量化

    推理模型量化 使用AWQ量化 使用SmoothQuant量化 使用kv-cache-int8量化 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)

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  • 推理模型量化

    推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)

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  • 准实时推理场景

    原生Serverless使用方式 函数计算平台默认提供按量GPU实例使用方式,会自动管理GPU计算资源。根据业务请求数量,自动弹性GPU实例,最低0个实例,最大可配置实例数量。 规格最优 函数计算平台提供GPU实例规格,根据业务需求,选择卡型并配置使用显存和内存大小,为您提供最贴合业务的实例规格。

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