ModelScope是一个由阿里巴巴集团推出的开源模型即服务(MaaS)平台,旨在简化模型应用的过程,为AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品。该平台汇集了多种最先进的机器学习模型,涵盖自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域,并提供丰富的API接口和工具,使开发人员能够轻松地集成和使用这些模型。...
这些模型通常在大规模数据集上进行预训练,以捕获广泛的语言知识,然后可以在更特定的任务上进行微调,ModelScope是一个框架或环境,允许研究人员和开发人员在这样的预训练模型上进行实验和定制,VLLM(Very Large Language Model)是一个非常大的语言模型,它在庞大的文本语料库上进行训练,以理解和生成人类语言。
VLLM可以作为ModelScope中工具调用的一个选项,以加速推理过程,用户可以根据自己的需求和硬件条件选择合适的模型和优化技术,以提高推理效率。
ModelScope的Vllm为什么报这个错？错误信息指出：“所需GPU的数量超过了集群中可用GPU的总数。”这意味着...
在ModelScope中使用vLLM加速Baichuan模型后,如果出现回答效果变差、生成大量空句子回复的情况,可能与以下几个因素有关: 1. 模型配置问题 vLLM的推理框架虽然能够显著提升推理速度,但其性能和输出质量依赖于正确的参数配置。如果某些关键参数未正确设置,可能会导致生成结果异常。 Temperature(温度):控制生成文本的多样性。
默认情况下,vLLM从HuggingFace下载模型。如果您想在以下示例中使用ModelScope中的模型,请设置环境变量: echo 'export VLLM_USE_MODELSCOPE=True' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc 快速开始 from vllm import LLM prompts = [ "Hello, my name is", ...
探索大模型部署:基于 VLLM 和 ModelScope 与 Qwen2.5 在双 32G VGPU 上的实践之旅 探索大模型部署:基于 VLLM 和 ModelScope 与 Qwen2.5 在双 32G VGPU 上的实践之旅 在人工智能的广袤天地中,大模型的应用与部署犹如一场激动人心的冒险。今天,我将与大家分享一段基于 VLLM 和 ModelScope 对 Qwen2.5 模型...
SWIFT可以无缝集成到ModelScope生态系统中,打通数据集读取、模型下载、模型训练、模型推理、模型上传等流程。此外,SWIFT与PEFT完全兼容, 熟悉PEFT的用户可以使用SWIFT能力结合ModelScope的模型进行便捷地训练推理。 作为ModelScope独立自研的开源轻量级tuner ResTuning,该技术在cv、多模态等领域均经过了系列验证,在训练效果和...
pip install modelscope 新建脚本,将下面的复制进去并运行。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #模型下载 from modelscope import snapshot_download model_dir = snapshot_download('deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B') 等这个代码执行完成就得到了/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5...
这段代码用modelscope库的snapshot_download函数下载模型。deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B是模型在平台上的名字,cache_dir是你要把模型存到哪里,你可以自己改,revision='master'表示下最新版本。 三、模型推理实践 1、导入相关依赖包 from vllm import LLM, SamplingParams ...