模型量化参数配置说明
BladeLLM通过命令行语句 blade_llm_quantize 来执行模型量化操作,生成的量化模型可直接使用BladeLLM进行推理和部署。本文将为您介绍blade_llm_quantize支持的各项配置参数及其说明。
使用HTTP接口调用服务相关参数说明
BladeLLM服务端提供了兼容OpenAI /v1/completions和/v1/chat/completions的接口,支持客户端通过向/v1/completions或/v1/chat/completions路径发送HTTP POST请求调用服务。本文将介绍调用服务支持配置的参数说明以及返回结果的参数说明。
服务部署参数配置说明
在使用BladeLLM引擎部署服务时,通过命令行语句blade_llm_server来启动服务。本文将为您介绍blade_llm_server支持的各项配置参数及其说明。
Llama2-7B全参数微调
本方案使用阿里云DSW对Llama-2-7B-Chat模型进行全参数微调。DSW是一款交互式建模平台,适合需要定制化微调模型并追求优化效果的开发者。
机器学习PAI 1、求问-Dcluster参数设置建议,使用PAI命令行时,查看训练信息的路径?
机器学习PAI1、求问-Dcluster参数设置建议,目前在测试案例数据的multiTower模型,PS节点一直是running状态,数据集链接【https://tianchi.aliyun.com/dataset/56】2、以及使用PAI命令行时,查看训练信息的路径面向企业及开发者,提供轻量化、高性价比的云原生机器学习平台,涵盖PAI-iTAG智能标注平台、PAI-Designer(原Studio)可视化建模平台、PAI-DSW云原生交互式建模平台、PAI-DLC云原生AI基础平台、PAI-EAS云原生弹性推理服务平台,支持千亿特征、万亿样本规模加速训练,百余落地场景,全面提升工程效率。
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