华为云用户手册

Step4 准备训练环境 获取LLaVA模型代码。 cd ${container_work_dir} unzip AscendCloud-6.3.912-xxx.zip unzip AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip bash multimodal_algorithm/LLAVA/llava-train/5d8f1760c08b7dfba3ae97b71cbd4c6f17d12dbd/build.sh 安装优化插件 cd multimodal_algorithm/ascendcloud_multimodal_plugin pip install -e . 下载vicuna-13b-v1.5模型。下载地址：lmsys/vicuna-13b-v1.5 · Hugging Face 图1 下载vicuna-13b-v1.5模型

步骤五：开始训练 进入解压后的源码包根目录。 cd ${container_work_dir}/LLaVA 修改训练脚本模型路径(--model_name_or_path 模型路径)。 vim ./scripts/v1_5/pretrain_new.sh 运行训练脚本，默认是单机8卡。 bash ./scripts/v1_5/pretrain_new.sh 训练完成后，权重文件保存checkpoints/llava-v1.5-13b-pretrain路径下，并输出模型训练精度和性能信息。

步骤四：下载数据集 请用户自行下载GQA数据集，下载地址：images。 将GQA数据集放于${container_work_dir}/LLaVA/playground/data/LLaVA-Pretrain目录下。 下载blip_laion_cc_sbu_558k.json文件，并放于${container_work_dir}/LLaVA/playground/data/LLaVA-Pretrain目录下。

步骤二：启动镜像 获取基础镜像。建议使用官方提供的镜像。镜像地址{image_url}参见表2。 docker pull {image_url} 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。训练默认使用单机8卡。 docker run -itd --net=host \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1 \ --device=/dev/davinci2 \ --device=/dev/davinci3 \ --device=/dev/davinci4 \ --device=/dev/davinci5 \ --device=/dev/davinci6 \ --device=/dev/davinci7 \ --device=/dev/davinci_manager \ --device=/dev/devmm_svm \ --device=/dev/hisi_hdc \ --shm-size=32g \ -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \ -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \ -v /var/log/npu/:/usr/slog \ -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \ -v ${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ ${image_id} \ /bin/bash 参数说明： device=/dev/davinci0，...， --device=/dev/davinci7：挂载NPU设备，示例中挂载了8张卡davinci0~davinci7。 ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统，work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 shm-size：共享内存大小。 ${container_name}：容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 ${image_id}：镜像ID，通过docker images查看刚拉取的镜像ID。 容器不能挂载到/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。如果容器挂载到/home/ma-user下，拉起容器时会与基础镜像冲突，导致基础镜像不可用。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 进入容器。需要将${container_name}替换为实际的容器名称。启动容器默认使用ma-user用户，后续所有操作步骤都在ma-user用户下执行。 docker exec -it ${container_name} bash

步骤一：检查环境 请参考Lite Server资源开通，购买Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买Server资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检查NPU卡状态。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。 sed -i 's/net\.ipv4\.ip_forward=0/net\.ipv4\.ip_forward=1/g' /etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward

获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.912软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像包 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2409-aarch64-snt9b-20241213131522-aafe527 SWR上拉取。

步骤二 修改训练超参配置 以llama2-70b和llama2-13b预训练为例，执行脚本为0_pl_pretrain_70b.sh 和0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/training_data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/models/llama2-13B 必须修改。加载Hugging Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/ws/tokenizers/llama2-13B 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。如果用户需要将Hugging Face权重与tokenizer文件分开存放时，则需要修改参数。 INPUT_PRO CES SED_DIR /home/ma-user/ws/llm_train/processed_for_input/llama2-13b 该路径下保存“数据转换”和“权重转换”的结果。示例中，默认生成在“processed_for_input”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 OUTPUT_SAVE_DIR /home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/ 该路径下统一保存生成的CKPT、P LOG 、LOG文件。示例中，默认统一保存在“saved_dir_for_output”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 CKPT_SAVE_PATH /home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/saved_models/llama2-13b 保存训练生成的模型CKPT文件。示例中，默认保存在“saved_dir_for_output/saved_models”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 LOG_SAVE_PATH /home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/saved_models/llama2-13b/log 保存训练过程记录的日志LOG文件。示例中，默认保存在“saved_models/llama2-13b/log”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 ASCEND_PROCESS_LOG_PATH /home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/plog 保存训练过程中记录的程序堆栈信息日志PLOG文件。示例中，默认保存在“saved_dir_for_output/plog”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 CONVERT_MG2HF TRUE 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。如果需要自动转换，则在运行脚本添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。如果用户后续不需要自动转换，则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。转换的Hugging Face格式权重会保存至OUTPUT_SAVE_DIR的目录中。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。

静态shape模型转换 转换静态shape模型需要在模型转换阶段固定模型的输入shape，也就是说每个输入shape是唯一的。静态shape转换主要包括两种场景： 第一种是待转换onnx模型的输入本身已经是静态shape，此时不需要在转换时指定输入shape也能够正常转换为和onnx模型输入shape一致的mindir模型。 第二种是待转换onnx模型的输入是动态shape（导出onnx模型时指定了dynamic_axes参数），此时需要在转换时明确指定输入的shape。 转换时指定输入shape可以在命令行中指定，也可以通过配置文件的形式进行指定。 在命令行中指定输入shape。 命令行可以直接通过--inputShape参数指定输入的shape，格式为“input_name:input_shape”，如果有多个输入，需要使用“;”隔开，例如“input1_name:input1_shape;input2_name:input2_shape”。 converter_lite --modelFile=./text_encoder/model.onnx --fmk=ONNX --saveType=MINDIR --optimize=ascend_oriented --outputFile=./text_encoder --inputShape="input_ids:1,77" 在配置文件中指定输入shape。 配置文件中通过“[ascend_context]”配置项指定input_shape，格式与命令行一致，多个输入，需要使用“;”隔开。然后在命令行中通过--configFile指定对应的配置文件路径即可。 # text_encoder.ini [ascend_context] input_shape=input_ids:[1,77] 转换命令如下： converter_lite --modelFile=./text_encoder/model.onnx --fmk=ONNX --saveType=MINDIR --optimize=ascend_oriented --outputFile=./text_encoder --configFile=./text_encoder.ini 在使用converter_lite工具转换时，默认是将所有算子的精度转换为fp16。如果想要将固定shape的模型精度修改为fp32进行转换，需要在配置文件中指定算子的精度模式为precision_mode，配置文件的写法如下（更多精度模式请参考precision_mode）： # text_encoder.ini [ascend_context] input_shape=input_ids:[1,77] precision_mode=enforce_fp32 对于本次AIGC迁移，为了方便对多个模型进行转换，可以通过批量模型转换脚本自动完成所有模型的转换。 执行以下命令，创建并进入static_shape_convert目录。 mkdir -p /home_host/work/static_shape_convert cd /home_host/work/static_shape_convert 在static_shape_convert目录下新建converter_onnx2mindir.sh文件并复制下面内容。其中，onnx_dir表示onnx模型的目录，mindir_dir指定要生成的mindir模型的保存目录。 # converter_onnx2mindir.sh # 设置onnx模型和mindir模型目录。 onnx_dir=/home_host/work/runwayml/onnx_models mindir_dir=./mindir_models # 指定配置文件路径。 config_dir=/home_host/work/modelarts-ascend/examples/AIGC/stable_diffusion/configs echo "================begin converter_lite=====================" sub_cmd='--fmk=ONNX --optimize=ascend_oriented --saveType=MINDIR' mkdir -p $mindir_dir # rm缓存,慎改。 atc_data_dir=/root/atc_data/ # 通用转换方法。 common_converter_model() { model_name=$1 echo "start to convert $model_name" rm -rf $atc_data_dir converter_lite --modelFile="$onnx_dir/$model_name/model.onnx" \ --outputFile="$mindir_dir/$model_name" \ --configFile="$config_dir/$model_name.ini" \ $sub_cmd printf "end converter_lite\n" } common_converter_model "text_encoder" common_converter_model "unet" common_converter_model "vae_encoder" common_converter_model "vae_decoder" common_converter_model "safety_checker" echo "================converter_lite over=====================" 转换结果如下，其中safety_checker模型转换成功，但中间有ERROR日志，该ERROR属于常量折叠失败，不影响结果。 图2 转换结果

动态分档模型转换（可选） 如果迁移的模型有多个shape档位的需求，可以通过如下方式对模型进行分档转换。 动态分档是指将模型输入的某一维或者某几维设置为“动态”可变，但是需要提前设置可变维度的“档位”范围。即转换得到的模型能够在指定的动态轴上使用预设的几种shape（保证模型支持的shape），相比于静态shape更加灵活，且性能不会有劣化。 动态分档模型转换需要使用配置文件，指定输入格式为“ND”，并在config文件中配置ge.dynamicDims和input_shape使用，在input_shape中将输入shape的动态维度设为-1，并在ge.dynamicDims中指定动态维度的档位，更多配置项可以参考官方文档。 如果网络模型只有一个输入：每个档位的dim值与input_shape参数中的-1标识的参数依次对应，input_shape参数中有几个-1，则每档必须设置几个维度。 以text_encoder模型为例，修改配置文件text_encoder.ini如下所示： # text_encoder.ini [acl_build_options] input_format="ND" input_shape="input_ids:1,-1" ge.dynamicDims="77;33" 使用上述配置文件转换得到的模型，支持的输入shape为(1,77)和(1,33)。 然后使用converter lite执行模型转换，转换命令如下： converter_lite --modelFile=./onnx_models/text_encoder/model.onnx --fmk=ONNX --saveType=MINDIR --optimize=ascend_oriented --outputFile=./mindirs --configFile=./configs/text_encoder.ini 如果网络模型有多个输入：档位的dim值与网络模型输入参数中的-1标识的参数依次对应，网络模型输入参数中有几个-1，则每档必须设置几个维度。 以unet模型为例，该网络模型有三个输入，分别为“sample(1,4,64,64)”、“timestep(1)”、“encoder_hidden_states(1,77,768)”，修改unet.ini配置文件如下所示： # unet.ini [acl_build_options] input_format="ND" input_shape="sample:-1,4,64,64;timestep:1;encoder_hidden_states:-1,77,768" ge.dynamicDims="1,1;2,2;3,3" 转换得到的模型支持的输入dims组合档数分别为： 图3 组合档数 第0档：sample(1,4,64,64) + timestep(1) + encoder_hidden_states(1,77,768) 第1档：sample(2,4,64,64) + timestep(1) + encoder_hidden_states(2,77,768) 第2档：sample(3,4,64,64) + timestep(1) + encoder_hidden_states(3,77,768) 然后使用converter lite执行模型转换，转换命令如下： converter_lite --modelFile=./onnx_models/unet/model.onnx --fmk=ONNX --saveType=MINDIR --optimize=ascend_oriented --outputFile=./mindirs --configFile=./configs/unet.ini 最多支持100档配置，每一档通过英文逗号分隔。 如果用户设置的dim数值过大或档位过多，可能会导致模型编译失败，此时建议用户减少档位或调低档位数值。 如果用户设置了动态维度，实际推理时，使用的输入数据的shape需要与设置的档位相匹配。

PyTorch模型转换为Onnx模型（可选） 获取onnx模型有以下两种方式。下文介绍如何通过方式一进行操作。如果采用方式二，可以跳过此步骤。 方式一：使用官方提供的模型转换脚本将PyTorch模型转换为onnx模型。 方式二：对于提供了onnx模型的仓库，可以直接下载onnx模型。 通过git下载diffusers对应版本的源码。 git clone https://github.com/huggingface/diffusers.git -b v0.11.1 在diffusers的script/convert_stable_diffusion_checkpoint_to_onnx.py脚本中，可以通过执行以下命令生成onnx模型。其中，model_path指定PyTorch的模型根目录，output_path指定生成的onnx模型目录。 cd /home_host/work python diffusers/scripts/convert_stable_diffusion_checkpoint_to_onnx.py --model_path "./runwayml/pytorch_models" --output_path "./pytorch_to_onnx_models"

获取模型shape 由于在后续模型转换时需要知道待转换模型的shape信息，此处指导如何通过训练好的stable diffusion PyTorch模型获取模型shape，主要有如下两种方式获取： 方式一：通过stable diffusion的PyTorch模型获取模型shape。 方式二：通过查看ModelArts-Ascend代码仓库，根据每个模型的configs文件获取已知的shape大小。 下文主要介绍如何通过方式一获取模型shape。 在pipeline应用准备章节，已经下载到sd的PyTorch模型（/home_host/work/runwayml/pytorch_models）。进入工作目录： cd /home_host/work 新建Python脚本文件“parse_models_shape.py”用于获取shape。其中，model_path是指上面下载的pytorch_models的路径。 # parse_models_shape.py import torch import numpy as np from diffusers import StableDiffusionPipeline model_path = '/home_host/work/runwayml/pytorch_models' pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.float32) # TEXT ENCODER num_tokens = pipeline.text_encoder.config.max_position_embeddings text_hidden_size = pipeline.text_encoder.config.hidden_size text_input = pipeline.tokenizer( "A sample prompt", padding="max_length", max_length=pipeline.tokenizer.model_max_length, truncation=True, return_tensors="pt", ) print("# TEXT ENCODER") print(f"input_ids: {np.array(text_input.input_ids.shape).tolist()}") # UNET unet_in_channels = pipeline.unet.config.in_channels unet_sample_size = pipeline.unet.config.sample_size print("# UNET") print(f"sample: [{2}, {unet_in_channels} {unet_sample_size} {unet_sample_size}]") print(f"timestep: [{1}]") # 此处应该是1，否则和后续的推理脚本不一致。 print(f"encoder_hidden_states: [{2}, {num_tokens} {text_hidden_size}]") # VAE ENCODER vae_encoder = pipeline.vae vae_in_channels = vae_encoder.config.in_channels vae_sample_size = vae_encoder.config.sample_size print("# VAE ENCODER") print(f"sample: [{1}, {vae_in_channels}, {vae_sample_size}, {vae_sample_size}]") # VAE DECODER vae_decoder = pipeline.vae vae_latent_channels = vae_decoder.config.latent_channels vae_out_channels = vae_decoder.config.out_channels print("# VAE DECODER") print(f"latent_sample: [{1}, {vae_latent_channels}, {unet_sample_size}, {unet_sample_size}]") # SAFETY CHECKER safety_checker = pipeline.safety_checker clip_num_channels = safety_checker.config.vision_config.num_channels clip_image_size = safety_checker.config.vision_config.image_size print("# SAFETY CHECKER") print(f"clip_input: [{1}, {clip_num_channels}, {clip_image_size}, {clip_image_size}]") print(f"images: [{1}, {vae_sample_size}, {vae_sample_size}, {vae_out_channels}]") 执行以下命令获取shape信息。 python parse_models_shape.py 可以看到获取的shape信息如下图所示。 图1 shape信息

基础镜像的使用 用户通过E CS 获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像、ECS中构建新镜像的方式（可二选一）来部署训练环境。方案的区别如下： 直接使用基础镜像方案：用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配，因此每次创建训练作业时，训练作业的启动命令中都需要执行 install.sh 文件，来安装依赖以及下载完整代码。 ECS中构建新镜像方案：在ECS中，通过运行Dockerfile文件会在基础镜像上创建新的镜像。新镜像命名可自定义。Dockerfile会下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码，并将以上源码打包至镜像环境中。 如果用户希望修改源码，则需要使用新镜像创建容器，在容器内的/home/ma-user工作目录中访问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 使用以上方案时，都会下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码至AscendSpeed文件夹中。下载后的源码文件结构如下： AscendSpeed/ |──ascendcloud_patch/ # 针对昇腾云平台适配的功能补丁包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──Megatron-LM/ # 适配昇腾的Megatron-LM训练框架 |──MindSpeed/ # MindSpeed昇腾大模型加速库 |──ModelLink/ # ModelLink端到端的大语言模型方案 |——megatron/ # 注意：该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网，否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公网，ECS打通公网配置请参见ECS绑定弹性公网IP。

基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2409-aarch64-snt9b-20241112192643-c45ac6b CANN：cann_8.0.rc3 PyTorch：2.1.0

准备工作 完成准备工作内容，生成benchmark-cli工具。 解压版本包data.tgz：测试样例数据；比如工作目录为：/homa/ma-user/LLaMAFactory # 将默认数据解压config同级目录 tar -zxvf ./benchmark/data.tgz ./benchmark/ 创建test-benchmark目录，该目录存放训练生成的权重文件及训练日志。 # 任意目录创建 mkdir test-benchmark 修改yaml文件参数中model_name_or_path、dataset_dir和dataset或eval_dataset参数配置，修改代码目录下accuracy_cfgs.yaml或performance_cfgs.yaml文件内容，参数详解可参考表1。 # 默认参数；根据自己实际要求修改 ## accuracy_cfgs.yaml、performance_cfgs.yaml dataset_dir: /xxxx/benchmark/data/dataset dataset: gsm8k_train_alpaca model_name_or_path: /data/wulan1/model/qwen2.5-7b ## accuracy_cfgs.yaml eval_dataset: gsm8k_test 样例yaml配置文件结构分为 base块：基础配置块 ModelName块：该模型所需配置的参数，如qwen2.5-7b块 样例截图如下： 开始训练测试，具体步骤参考训练性能测试或训练精度测试，根据实际情况决定。

创建SFS Turbo SFS Turbo HPC型文件系统为用户提供一个完全托管的共享文件存储。SFS Turbo文件系统支持无缝访问存储在OBS对象存储桶中的对象，用户可以指定SFS Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联，然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动，可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo，然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录，实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件： 创建SFS Turbo文件系统前，确认已有可用的VPC。 图4 创建SFS Turbo 需要由 IAM 用户设置SFS Turbo FullAccess权限，用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。 其中，文件系统类型推荐选用500MB/s/TiB或1000MB/s/TiB，应用于AI大模型场景中。存储容量推荐使用 6.0~10.8TB ，以存储更多模型文件。 图5 SFS类型和容量选择

CCE集群关联SFS Turbo 进入已购买创建的CCE集群，选择存储，随后单击“创建存储卷声明PVC”。 选择“极速文件存储”，随后输入PVC名称。 选择“新建存储卷PV”，并单击“选择极速文件存储”。 进入选择页面，选择已经创建好的SFS Turbo，最后输入PV名称。 接下来需要通过访问集群节点，挂载SFS Turbo。 可通过ssh登录CCE集群中的某个节点（ssh使用的是eip地址）。 创建/mnt/sfs_turbo目录作为挂载目录 ，命令为：mkdir /mnt/sfs_turbo SFS Turbo存储手动挂载到安装节点中，挂载命令如下截图： 挂载完成后，可通过以下步骤获取到代码和数据，并上传至/mnt/sfs_turbo路径下。

kubectl访问集群配置 本步骤需要在节点机器，对kubectl进行集群访问配置。 首先进入已创建的 CCE 集群控制版面中。根据图1的步骤进行操作，单击kubectl配置时，会弹出图2步骤页面。 图1 配置中心 根据图2，按步骤进行：判断是否安装 kubectl、下载kubectl配置文件、在机器中安装和配置kubectl。 图2 kubectl 访问集群配置 在节点机器中，输入命令，查看Kubernetes集群信息。若显示如图图3的内容，则配置成功。 kubectl cluster-info 图3 查看 Kubernetes 集群信息正确弹出内容

模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.911中的AscendCloud-LLM-xxx.zip软件包和算子包AscendCloud-OPP，AscendCloud-LLM关键文件介绍如下。 |——AscendCloud-LLM ├──llm_inference # 推理代码 ├──ascend_vllm ├── vllm_npu # 推理源码 ├── ascend_vllm-0.6.3-py3-none-any.whl # 推理安装包 ├── build.sh # 推理构建脚本 ├── vllm_install.patch # 社区昇腾适配的补丁包 ├── Dockerfile # 推理构建镜像dockerfile ├── build_image.sh # 推理构建镜像启动脚本 ├──llm_tools # 推理工具包 ├──AutoSmoothQuant # W8A8量化工具 ├── ascend_autosmoothquant_adapter # 昇腾量化使用的算子模块 ├── autosmoothquant_ascend # 量化代码 ├── build.sh # 安装量化模块的脚本 ├──AutoAWQ # W4A16量化工具 ├──convert_awq_to_npu.py # awq权重转换脚本 ├──quantize.py # 昇腾适配的量化转换脚本 ├──build.sh # 安装量化模块的脚本 ├──llm_evaluation # 推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval #精度评测 ├──opencompass.sh #运行opencompass脚本 ├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字

支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.3版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表3所示。 表3 支持的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 是否支持W8A16量化 是否支持 kv-cache-int8量化 开源权重获取地址 1 llama-7b √ √ √ √ √ https://huggingface.co/huggyllama/llama-7b 2 llama-13b √ √ √ √ √ https://huggingface.co/huggyllama/llama-13b 3 llama-65b √ √ √ √ √ https://huggingface.co/huggyllama/llama-65b 4 llama2-7b √ √ √ √ √ https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf 5 llama2-13b √ √ √ √ √ https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf 6 llama2-70b √ √ √ √ √ https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf (推荐) 7 llama3-8b √ √ √ √ √ https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct 8 llama3-70b √ √ √ √ √ https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct 9 yi-6b √ √ √ √ √ https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat 10 yi-9b √ √ √ √ √ https://huggingface.co/01-ai/Yi-9B 11 yi-34b √ √ √ √ √ https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat 12 deepseek-llm-7b √ x x x x https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat 13 deepseek-coder-33b-instruct √ x x x x https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct 14 deepseek-llm-67b √ x x x x https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-67b-chat 15 qwen-7b √ √ √ √ x https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat 16 qwen-14b √ √ √ √ x https://huggingface.co/Qwen/Qwen-14B-Chat 17 qwen-72b √ √ √ √ x https://huggingface.co/Qwen/Qwen-72B-Chat 18 qwen1.5-0.5b √ √ √ √ x https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat 19 qwen1.5-7b √ √ √ √ x https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-7B-Chat 20 qwen1.5-1.8b √ √ √ √ x https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat 21 qwen1.5-14b √ √ √ √ x https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B-Chat 22 qwen1.5-32b √ √ √ √ x https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-32B/tree/main 23 qwen1.5-72b √ √ √ √ x https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-72B-Chat 24 qwen1.5-110b √ √ √ √ x https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-110B-Chat 25 qwen2-0.5b √ √ √ √ x https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct 26 qwen2-1.5b √ √ √ √ x https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct 27 qwen2-7b √ √ x √ x https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-7B-Instruct 28 qwen2-72b √ √ √ √ x https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-72B-Instruct 29 qwen2.5-0.5b √ √ √ √ x https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct 30 qwen2.5-1.5b √ √ √ √ x https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct 31 qwen2.5-3b √ √ √ √ x https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct 32 qwen2.5-7b √ √ x √ x https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct 33 qwen2.5-14b √ √ √ √ x https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct 34 qwen2.5-32b √ √ √ √ x https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct 35 qwen2.5-72b √ √ √ √ x https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct 36 baichuan2-7b √ x x √ x https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat 37 baichuan2-13b √ x x √ x https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat 38 gemma-2b √ x x x x https://huggingface.co/google/gemma-2b 39 gemma-7b √ x x x x https://huggingface.co/google/gemma-7b 40 chatglm2-6b √ x x x x https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 41 chatglm3-6b √ x x x x https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 42 glm-4-9b √ x x x x https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat 43 mistral-7b √ x x x x https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.1 44 mixtral-8x7b √ x x x x https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 45 falcon-11b √ x x x x https://huggingface.co/tiiuae/falcon-11B/tree/main 46 qwen2-57b-a14b √ x x x x https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-57B-A14B-Instruct 47 llama3.1-8b √ √ √ √ x https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 48 llama3.1-70b √ √ √ √ x https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct 49 llama-3.1-405B √ √ x x x https://huggingface.co/hugging-quants/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-AWQ-INT4 50 llama-3.2-1B √ x x x x Llama-3.2-1B-Instruct · 模型库 (modelscope.cn) 51 llama-3.2-3B √ x x x x Llama-3.2-3B-Instruct · 模型库 (modelscope.cn) 52 llava-1.5-7b √ x x x x https://huggingface.co/llava-hf/llava-1.5-7b-hf/tree/main 53 llava-1.5-13b √ x x x x https://huggingface.co/llava-hf/llava-1.5-13b-hf/tree/main 54 llava-v1.6-7b √ x x x x https://huggingface.co/llava-hf/llava-v1.6-vicuna-7b-hf/tree/main 55 llava-v1.6-13b √ x x x x https://huggingface.co/llava-hf/llava-v1.6-vicuna-13b-hf/tree/main 56 llava-v1.6-34b √ x x x x https://huggingface.co/llava-hf/llava-v1.6-34b-hf/tree/main 57 internvl2-8B √ x x x x https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-8B/tree/main 58 internvl2-26B √ x x x x https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-26B/tree/main 59 internvl2-40B √ x x x x https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-40B/tree/main 60 internVL2-Llama3-76B √ x x x x https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-Llama3-76B/tree/main 61 MiniCPM-v2.6 √ x x x x https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-2_6/tree/main 62 deepseek-v2-236b x x √ x x https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2 63 deepseek-v2-lite-16b √ x √ x x https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2-Lite 64 qwen2-vl-2B √ x x x x https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-2B-Instruct/tree/main 65 qwen2-vl-7B √ x x x x https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct/tree/main 66 qwen2-vl-72B √ x x x x https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct/tree/main 67 qwen-vl √ x x x x https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL 68 qwen-vl-chat √ x x x x https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat 69 MiniCPM-v2 √ x x x x https://huggingface.co/HwwwH/MiniCPM-V-2 注意：需要修改源文件site-packages/timm/layers/pos_embed.py，在第46行上面新增一行代码，如下： posemb = posemb.contiguous() #新增 posemb = F.interpolate(posemb, size=new_size, mode=interpolation, antialias=antialias) 各模型支持的卡数请参见附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明章节。

软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表2所示。 表2 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.911-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.911 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。

约束限制 本方案目前仅适用于部分企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.911版本，请参考软件配套版本获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 资源规格推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9B资源。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.3版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 DevServer驱动版本要求23.0.6。

镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2409-aarch64-snt9b-20241112192643-c45ac6b cann_8.0.rc3

资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 如果使用DevServer资源，请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。

查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看，吞吐量和loss收敛情况。 吞吐量（tokens/s/p）：global batch size*seq_length/(总卡数*elapsed time per iteration)*1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数，具体参数查看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：训练过程中的loss打印在最后一个节点上。 图2 Loss收敛情况（示意图）

静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step4 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，切换一个conda环境。 cd benchmark_tools conda activate python-3.9.10 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python benchmark_parallel.py --backend vllm --host ${docker_ip} --port 8080 --tokenizer /path/to/tokenizer --epochs 5 \ --parallel-num 1 4 8 16 32 --prompt-tokens 1024 2048 --output-tokens 128 256 --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5 --parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens：输入长度，支持多个，如 128 128 2048 2048，数量需和--output-tokens的数量对应。 --output-tokens：输出长度，支持多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel.csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图）

动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一：使用公开数据集 ShareGPT下载地址: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/resolve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json Alpaca下载地址: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/blob/main/alpaca_data.json 方法二：使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： 客户通过业务数据，在generate_dataset.py脚本，指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools python generate_dataset.py --dataset custom_datasets.json --tokenizer /path/to/tokenizer \ --min-input 100 --max-input 3600 --avg-input 1800 --std-input 500 \ --min-output 40 --max-output 256 --avg-output 160 --std-output 30 --num-requests 1000 generate_dataset.py脚本执行参数说明如下： --dataset：数据集保存路径，如custom_datasets.json。 --tokenizer：tokenizer路径，可以是HuggingFace的权重路径。backend取值是openai时，tokenizer路径需要和推理服务启动时--model路径保持一致，比如--model /data/nfs/model/llama_7b， --tokenizer也需要为/data/nfs/model/llama_7b，两者要完全一致。 --min-input：输入tokens最小长度，可以根据实际需求设置。 --max-input：输入tokens最大长度，可以根据实际需求设置。 --avg-input：输入tokens长度平均值，可以根据实际需求设置。 --std-input：输入tokens长度方差，可以根据实际需求设置。 --min-output：最小输出tokens长度，可以根据实际需求设置。 --max-output：最大输出tokens长度，可以根据实际需求设置。 --avg-output：输出tokens长度平均值，可以根据实际需求设置。 --std-output：输出tokens长度标准差，可以根据实际需求设置。 --num-requests：输出数据集的数量，可以根据实际需求设置。 进入benchmark_tools目录下，切换一个conda环境。 cd benchmark_tools conda activate python-3.9.10 执行脚本benchmark_serving.py测试动态benchmark。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python benchmark_serving.py --backend vllm --host ${docker_ip} --port 8080 --dataset custom_datasets.json --dataset-type custom \ --tokenizer /path/to/tokenizer --request-rate 0.01 1 2 4 8 10 20 --num-prompts 10 1000 1000 1000 1000 1000 1000 \ --max-tokens 4096 --max-prompt-tokens 3768 --benchmark-csv benchmark_serving.csv --backend：服务类型，如tgi，vllm，mindspore、openai。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP地址，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --dataset：数据集路径。 --dataset-type：支持三种 "alpaca"，"sharegpt"，"custom"。custom为自定义数据集。 --tokenizer：tokenizer路径，可以是HuggingFace的权重路径，backend取值是openai时，tokenizer路径需要和推理服务启动时--model路径保持一致，比如--model /data/nfs/model/llama_7b， --tokenizer也需要为/data/nfs/model/llama_7b，两者要完全一致。 --request-rate：请求频率，支持多个，如 0.1 1 2。实际测试时，会根据request-rate为均值的指数分布来发送请求以模拟真实业务场景。 --num-prompts：某个频率下请求数，支持多个，如 10 100 100，数量需和--request-rate的数量对应。 --max-tokens：输入+输出限制的最大长度，模型启动参数--max-input-length值需要大于该值。 --max-prompt-tokens：输入限制的最大长度，推理时最大输入tokens数量，模型启动参数--max-total-tokens值需要大于该值，tokenizer建议带tokenizer.json的FastTokenizer。 --benchmark-csv：结果保存路径，如benchmark_serving.csv。 --served-model-name： 选择性添加， 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 脚本运行完后，测试结果保存在benchmark_serving.csv中，示例如下图所示。 图2 动态benchmark测试结果（示意图）

benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。 代码目录如下: benchmark_tools ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本 ├── benchmark_serving.py # 评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖

Step3 安装Docker 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。 sed -i 's/net\.ipv4\.ip_forward=0/net\.ipv4\.ip_forward=1/g' /etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward

模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度（SEQ_LEN） 并行参数设置 micro batch size (MBS) 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 2 1*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=4 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=4 2 1*节点 & 8*Ascend 2 llama2-13b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 4 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 4 1*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 8*Ascend 3 llama2-70b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 1 4*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 2 4*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=8 1 8*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 1 4*节点 & 8*Ascend 4 llama3 llama3-8b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 4 1*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 8*Ascend 5 llama3-70b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 1 4*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 2 4*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=8 1 8*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 1 4*节点 & 8*Ascend 6 Qwen qwen-7b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 4 1*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 8*Ascend 7 qwen-14b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=2 2 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=2 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=2 2 1*节点 & 8*Ascend 8 qwen-72b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 1 4*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 2 4*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=8 1 8*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 1 4*节点 & 8*Ascend 9 Qwen1.5 qwen1.5-7b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 2 1*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1 1*节点 & 8*Ascend 10 qwen1.5-14b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 4 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 4 1*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 8*Ascend 11 qwen1.5-32b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=2 2 2*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=2 4 2*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=2 1 2*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=2 2 2*节点 & 8*Ascend 12 qwen1.5-72b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 1 4*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 2 4*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=8 1 8*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 1 4*节点 & 8*Ascend 13 Yi yi-6b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 2 1*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=2 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1 1*节点 & 8*Ascend 14 yi-34b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=4 1 2*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=4 2 2*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 1 4*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 2 4*节点 & 8*Ascend 15 ChatGLMv3 glm3-6b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=2 1 1*节点 & 4*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=2 2 1*节点 & 4*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1 1*节点 & 4*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=2 1 1*节点 & 4*Ascend 16 Baichuan2 baichuan2-13b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 4 1*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=2 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 1 2*节点 & 8*Ascend 17 Qwen2 qwen2-0.5b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 4*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 4*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=1 1 1*节点 & 4*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=1 1 1*节点 & 4*Ascend 18 qwen2-1.5b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 4*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 4*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=1 1 1*节点 & 4*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=1 1 1*节点 & 4*Ascend 19 qwen2-7b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=2 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=2 2 1*节点 & 8*Ascend 20 qwen2-72b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 1 4*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 2 4*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=8 1 8*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=8 1 8*节点 & 8*Ascend 21 GLMv4 glm4-9b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=2 1 1*节点 & 4*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=2 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=1 1 1*节点 & 4*Ascend 22 mistral mistral-7b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 2 1*节点 & 8*Ascend 23 mixtral mixtral-8x7b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=8 1 2*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=8 1 2*节点 & 8*Ascend 24 llama3.1 llama3.1-8b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 4 1*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 8*Ascend 25 llama3.1-70b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 1 4*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=2 4 2*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=8 1 8*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=2 2 2*节点 & 8*Ascend 26 Qwen2.5 qwen2.5-0.5b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=1 1 1*节点 & 4*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 4*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=1 1 1*节点 & 4*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=1 1 1*节点 & 4*Ascend 27 qwen2.5-7b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 4 1*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=2 1 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=2 2 1*节点 & 8*Ascend 28 qwen2.5-14b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 4 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 4 1*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 8*Ascend 29 qwen2.5-32b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=2 2 2*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=2 4 2*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=2 1 2*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=2 2 2*节点 & 8*Ascend 30 qwen2.5-72b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 1 4*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 4 4*节点 & 8*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=8 1 8*节点 & 8*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 2 4*节点 & 8*Ascend 31 llama3.2 llama3.2-1b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 4*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 4*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=1 1 1*节点 & 4*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=1 1 1*节点 & 4*Ascend 32 llama3.2-3b pretrain/sft 4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=2 2 1*节点 & 4*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=1 2 1*节点 & 4*Ascend pretrain/sft 8192 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=2 1 1*节点 & 4*Ascend lora TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=1 1 1*节点 & 4*Ascend

步骤二 修改训练超参配置 以 llama2-70b 和 llama2-13b 预训练 为例，执行脚本为 0_pl_pretrain_70b.sh 和 0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/training_data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/models/llama2-13B 必须修改。加载Hugging Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/ws/tokenizers/llama2-13B 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。若用户需要将Hugging Face权重与tokenizer文件分开存放时，则需要修改参数。 INPUT_PROCESSED_DIR /home/ma-suser/ws/llm_train/processed_for_input/llama2-13b 该路径下保存“数据转换”和“权重转换”的结果。示例中，默认生成在“processed_for_input”文件夹下。若用户需要修改，可添加并自定义该变量。 OUTPUT_SAVE_DIR /home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/ 该路径下统一保存生成的 CKPT、PLOG、LOG 文件。示例中，默认统一保存在“saved_dir_for_output”文件夹下。若用户需要修改，可添加并自定义该变量。 CKPT_SAVE_PATH /home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/saved_models/llama2-13b 保存训练生成的模型 CKPT 文件。示例中，默认保存在“saved_dir_for_output/saved_models”文件夹下。若用户需要修改，可添加并自定义该变量。 LOG_SAVE_PATH /home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/saved_models/llama2-13b/log 保存训练过程记录的日志 LOG 文件。示例中，默认保存在“saved_models/llama2-13b/log”文件夹下。若用户需要修改，可添加并自定义该变量。 ASCEND_PROCESS_LOG_PATH /home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/plog 保存训练过程中记录的程序堆栈信息日志 PLOG 文件。示例中，默认保存在“saved_dir_for_output/plog”文件夹下。若用户需要修改，可添加并自定义该变量。 CONVERT_MG2HF TRUE 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。如果需要自动转换，则在运行脚本添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。如果用户后续不需要自动转换，则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。转换的Hugging Face格式权重会保存至OUTPUT_SAVE_DIR的目录中。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。