<!DOCTYPE html> 快速介绍 概述MindIE LLM(Mind Inference Engine Large Language Model,大语言模型)是MindIE下的大语言模型推理组件,基于昇腾硬件提供业界通用大模型推理能力,同时提供多并发请求的调度功能,支持Continuous Batching、PageAttention、FlashDecoding等
模型需预先基于ATB加速库组图方案完成流水图构建,即模型可以通过MindIE LLM调用ATB加速库组图的方式实现单机推理,在此基础上,需要将一个json文件地址传递给通信算子用于设备的ip,进程关系解析,本文件需借助hccn_tool手动生成,生成方式如下: 说明 驱动安装过程中会默认安装hccn_tool工具。待安装完成后,hccn_tool放置在“...
docker commit --change='CMD ["bash", "/usr/local/Ascend/mindie/latest/mindie-service/start.sh"]'mindie-llm mindie-llm:latest 准备大模型配置文件(用来覆盖/usr/local/Ascend/mindie/latest/mindie-service/conf/config.json): # 注意modelWeightPath属性,指向要与容器启动时-v对应# 千问2.5-12B:config....
MindIE LLM是MindIE解决方案下的大语言模型推理组件,基于昇腾硬件提供业界通用大模型推理能力,同时提供多并发请求的调度功能,支持Continuous Batching、PageAttention、FlashDecoding等加速特性,使能用户高性能推理需求。 MindIE LLM主要提供大模型推理Python API和大模型调度C++ API。 1 MindIE LLM架构 MindIE LLM总体架构分为...
· MindIE LLM 结构分为三层:Modeling(提供定制模块和内置模型)和Text Generator(向LLM Manager提供统一接口,支持并行解码插件化运行)、LLM Manager(负责状态管理及任务调度,返回推理结果,提供状态监控接口)。 · 功能特性分为三个维度: 基础能力(浮点、量化、并行),模型预置能力(如Qwen)和服务化能力(MindIE Service和...
MindIE是昇腾自研推理框架,本实验手册可指导小白用户快速掌握MindIE在LLM(large language model)场景的基本功能,包括:大模型推理功能测试、大模型性能测试、大模型精度测试、服务化推理部署、benchmark测试等。 1实验准备 1.1 软硬件环境 本实验使用的设备是800I A2服务器,已经参考官网文档(安装驱动和固件-MindIE安装指南...
51CTO博客已为您找到关于MindIE-LLM的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及MindIE-LLM问答内容。更多MindIE-LLM相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
LLMs之MindFormers:基于国产硬件华为Atlas针对Llama 3.1-8B/70B实现模型全参微调(单机多卡训练/多机多卡训练)→模型推理(单机推理/多机推理)→基于MindIE的服务化推理(单卡) Llama 3.1系列模型的简介 Llama 3.1系列模型:开源Llama系列的最新产品,目前有三个版本:Llama 3.1-8B,Llama 3.1-70B,Llama 3.1-405B。 Lla...
MindIE 1.0.RC2 torch 2.1.0 torch_npu 2.1.0.post6 下图是mindservice.logwangchuanyi 帖子 82 回复 3013 您好,请配置入下环境变量后,把日志文件回复 export ASDOPS_LOG_LEVEL=ERROR export ASDOPS_LOG_TO_STDOUT=1 export ATB_LOG_LEVEL=ERROR export ATB_LOG_TO_STDOUT=1 export MINDIE_LLM_PYTHO...
物理机安装版本:Ascend-mindie_1.0.RC2_linux-aarch64.run 为什么安装完没有llm_model,docker镜像里有这个目录。导致我在物理机中使用mindie启动失败,在docker里启动mindie可以成功。 root@user:/models# ls /usr/local/Ascend/ascend-toolkit driver host...