华为云用户手册

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-6.5.901-xxx.zip软件包中的AscendCloud-AIGC-6.5.901-xxx.zip 说明： 包名中的xxx表示具体的时间戳，以包名的实际时间为准。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.5.901 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 西南-贵阳一： 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 从SWR拉取。

步骤四 根据config.yaml启动作业 启动作业命令如下。首先会根据config.yaml创建pod，继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动，则状态为：Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作业日志信息，可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_name}为上述pod信息中的NAME，例如vcjob-main-0。 kubectl logs -f ${pod_name}

步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_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/alpaca_gpt4_data.json 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_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。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、P LOG 、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。

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1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1 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 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 8*Ascend 2 llama2-13b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend 3 llama2-70b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 4*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=8 8*节点 & 8*Ascend 4 llama3 llama3-8b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend 5 llama3-70b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 4*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=8 8*节点 & 8*Ascend 6 Qwen qwen-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend 7 qwen-14b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend 8 qwen-72b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 4*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=8 8*节点 & 8*Ascend 9 Qwen1.5 qwen1.5-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend 10 qwen1.5-14b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend 11 qwen1.5-32b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=2 2*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 4*节点 & 8*Ascend 12 qwen1.5-72b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 4*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=8 8*节点 & 8*Ascend 13 Yi yi-6b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 8*Ascend 14 yi-34b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=4 2*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 4*节点 & 8*Ascend 15 ChatGLMv3 glm3-6b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 8*Ascend 16 Baichuan2 baichuan2-13b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend 17 Qwen2 qwen2-0.5b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 4*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 4*Ascend 18 qwen2-1.5b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 4*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 4*Ascend 19 qwen2-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend 20 qwen2-72b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 4*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=8 8*节点 & 8*Ascend 21 GLMv4 glm4-9b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 8*Ascend 22 mistral mistral-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 8*Ascend 23 mixtral mixtral-8x7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=8 2*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=8 2*节点 & 8*Ascend 24 llama3.1 llama3.1-8b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 4*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 4*Ascend 25 llama3.1-70b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 4*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=8 8*节点 & 8*Ascend

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）

查看日志 若查看启动作业日志信息，可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_name}为pod信息中的NAME，例如vcjob-main-0。 kubectl logs -f ${pod_name} 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后，如果需要单独获取训练日志文件，可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为：/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs

投机推理端到端推理示例 以llama-2-13b-chat-hf模型作为LLM大模型，llama1.1b作为小模型，启用openai接口服务为例。 使用下面命令启动推理服务。 base_model=/path/to/base_model spec_model=/path/to/spec_model spec_step=3 spec_parallel=1 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model=${base_model} \ # 大模型权重地址 --speculative-model=${spec_model} \ # 投机小模型权重地址 --num-speculative-tokens=${spec_step} \ #投机步数 --speculative-draft-tensor-parallel-size=${spec_parallel} \ #投机小模型使用的卡数，通常设置为1 --tensor-parallel-size=1 \ --host 0.0.0.0 \ --port 9999 \ --dtype auto \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --served-model-name test_server_demo \ --trust-remote-code curl请求 curl http://0.0.0.0:9999/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "test_server_demo", "messages": [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"}, {"role":"assistant","content":"The World Series in 2020 was won by the Los Angeles Dodgers. They defeated the Tampa Bay Rays in a six-game series, which was delayed and played in October and November due to the COVID-19 pandemic."}, {"role": "user", "content": "Do you like NewYork?"} ], "max_tokens": 100, "top_k": -1, "top_p": 1, "temperature": 0, "ignore_eos": false, "stream": false }'

什么是投机推理 传统LLM推理主要依赖于自回归式（auto-regressive）的解码（decoding）方式，每步解码只能够产生一个输出token，并且需要将历史输出内容拼接后重新作为LLM的输入，才能进行下一步的解码。为了解决上述问题，提出了一种投机式推理方式，其核心思想是通过计算代价远低于LLM的小模型替代LLM进行投机式地推理（Speculative Inference）。即每次先使用小模型试探性地推理多步，再将这些推理结果收集到一起，一次交由LLM进行验证。 如下图所示，在投机模式下，先由小模型依次推理出token 1、2、3，并将这3个token一次性输入大模型LLM推理，得到1'、2'、3'、4'，将1、2、3与1'、2'、3'依次校验，即可用三次小模型推理（相较于大模型，耗时极短），以及一次大模型推理的时间，得到1~4个token，大幅提升推理性能。 图1 大小模型投机示意图

投机推理参数设置 在启动离线或在线推理服务时参考表1所示配置参数，使用投机推理功能。 表1 投机推理相关参数 服务启动方式 配置项 取值类型 配置说明 offline speculative_model str 小模型权重地址，目前支持相对基础模型（如llama2-13b-chat）较小的LLM模型（如llama1.1b）或者基础模型对应的eagle模型（如EAGLE-llama2-chat-13B）。 Eagle小模型可以通过开源模型获取，也可以参考Eagle投机小模型训练训练获取。 offline num_speculative_tokens int 小模型投机步数，即小模型生成几个token来交给大模型进行推理，取值通常在2~6之间，步数越小，每次校验的token越少，投机token与大模型一致的概率越高；反之，步数过大会导致与大模型无法保持一致，造成资源浪费。 offline speculative_draft_tensor_parallel_size int 小模型所使用的设备数量，由于小模型通常较小，所以此处建议设置为1，如果使用eagle作为小模型，此处必须设置为1 offline speculative_disable_by_batch_size int 投机推理batch上限，即当输入batch大于此值，将不进行投机推理。其使用原因是投机推理在大batch下收益会显著下降，故需要在batch过大时关闭该特性。 online --speculative-model str 小模型权重地址，目前支持相对基础模型（如llama2-13b-chat）较小的LLM模型（如llama1.1b）或者基础模型对应的eagle模型（如EAGLE-llama2-chat-13B） Eagle小模型可以通过开源模型获取，也可以参考Eagle投机小模型训练训练获取。 online --num-speculative-tokens int 小模型投机步数，即小模型生成几个token来交给大模型进行推理，取值通常在2~6之间，步数越小，每次校验的token越少，投机token与大模型一致的概率越高；反之，步数过大会导致与大模型无法保持一致，造成资源浪费。 online --speculative-draft-tensor-parallel-size int 小模型所使用的设备数量，由于小模型通常较小，所以此处建议设置为1，如果使用eagle作为小模型，此处必须设置为1 online --speculative-disable-by-batch-size int 投机推理batch上限，即当输入batch大于此值，将不进行投机推理。其使用原因是投机推理在大batch下收益会显著下降，故需要在batch过大时关闭该特性。

Step4 调用在线服务 进入在线服务详情页面，选择“预测”。 若以vllm接口启动服务，设置请求路径：“/generate”，输入预测代码“{"prompt": "你好", "temperature":0, "max_tokens":20}”，单击“预测”即可看到预测结果。 图4 预测-vllm 若以openai接口启动服务，设置请求路径：“/v1/completions”，输入预测代码“{"prompt": "你是谁","model": "${model_path}","max_tokens": 50,"temperature":0}”，单击“预测”即可看到预测结果。 图5 预测-openai 在线服务的更多内容介绍请参见文档查看服务详情。

Step1 准备模型文件和权重文件 在OBS桶中，创建文件夹，准备模型权重文件、推理启动脚本run_vllm.sh及SSL证书。此处以chatglm3-6b为例。 模型权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 若需要部署量化模型，请参考推理模型量化在Notebook中进行权重转换，并将转换后的权重上传至OBS中。 权重文件夹不要以"model"命名，若以"model"命名会导致后续创建AI应用报错。 推理启动脚本run_vllm.sh制作请参见下文创建推理脚本文件run_vllm.sh的介绍。 SSL证书制作包含cert.pem和key.pem，需自行生成。生成方式请参见•通过openssl创建SSLpem证书。 图1 准备模型文件和权重文件 创建推理脚本文件run_vllm.sh run_vllm.sh脚本示例如下。 通过vLLM服务API接口启动服务 source /home/ma-user/.bashrc export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=${ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES} python -m vllm.entrypoints.api_server --model ${model_path} \ --ssl-keyfile="/home/mind/model/key.pem" \ --ssl-certfile="/home/mind/model/cert.pem" \ --max-num-seqs=256 \ --max-model-len=4096 \ --max-num-batched-tokens=4096 \ --dtype=float16 \ --tensor-parallel-size=1 \ --block-size=128 \ --host=0.0.0.0 \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code 通过OpenAI服务API接口启动服务 source /home/ma-user/.bashrc export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=${ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES} python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model ${model_path} \ --ssl-keyfile="/home/mind/model/key.pem" \ --ssl-certfile="/home/mind/model/cert.pem" \ --max-num-seqs=256 \ --max-model-len=4096 \ --max-num-batched-tokens=4096 \ --dtype=float16 \ --tensor-parallel-size=1 \ --block-size=128 \ --host=0.0.0.0 \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code 参数说明： ${ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES}：使用的NPU卡，单卡设为0即可，4卡可设为0,1,2,3。 ${model_path}：模型路径，填写为/home/mind/model/权重文件夹名称，如：home/mind/model/chatglm3-6b。 /home/mind/model路径为推理平台固定路径，部署服务时会将Step1 准备模型文件和权重文件OBS路径下的文件传输至/home/mind/model路径下。--tensor-parallel-size：并行卡数。 --hostname：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 --max-model-len：最大数据输入+输出长度，不能超过模型配置文件config.json里面定义的“max_position_embeddings”和“seq_length”；如果设置过大，会占用过多显存，影响kvcache的空间。不同模型推理支持的max-model-len长度不同，具体差异请参见附录：基于vLLM（v0.3.2）不同模型推理支持的max-model-len长度说明。 --gpu-memory-utilization：NPU使用的显存比例，复用原vLLM的入参名称，默认为0.9。 --trust-remote-code：是否相信远程代码。 --dtype：模型推理的数据类型。仅支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat16表示BF16。如果不指定，则根据输入数据自动匹配数据类型。 --distributed-executor-backend：多卡推理启动后端，可选值为"ray"或者"mp"，其中"ray"表示使用ray进行启动多卡推理，"mp"表示使用python多进程进行启动多卡推理。默认使用"mp"后端启动多卡推理。 推理启动脚本必须名为run_vllm.sh，不可修改其他名称。 hostname和port也必须分别是0.0.0.0和8080不可更改。 高阶参数说明： --enable-prefix-caching：如果prompt的公共前缀较长或者多轮对话场景下推荐使用prefix-caching特性。在推理服务启动脚本中添加此参数表示使用，不添加表示不使用。 --quantization：推理量化参数。当使用量化功能，则在推理服务启动脚本中增加该参数，若未使用量化功能，则无需配置。根据使用的量化方式配置，可选择awq或smoothquant方式。 --speculative-model ${container_draft_model_path}：投机草稿模型地址，模型格式是HuggingFace的目录格式。即Step2 准备权重文件上传的HuggingFace权重文件存放目录。投机草稿模型为与--model入参同系列，但是权重参数远小于--model指定的模型。若未使用投机推理功能，则无需配置。 --num-speculative-tokens：投机推理小模型每次推理的token数。若未使用投机推理功能，则无需配置。参数--num-speculative-tokens需要和--speculative-model ${container_draft_model_path}同时使用。 可在run_vllm.sh增加如下环境变量开启高阶配置： export DEFER_DECODE=1 # 是否使用推理与Token解码并行；默认值为1表示开启并行，取值为0表示关闭并行。开启该功能会略微增加首Token时间，但可以提升推理吞吐量。 export DEFER_MS=10 # 延迟解码时间，默认值为10，单位为ms。将Token解码延迟进行的毫秒数，使得当次Token解码能与下一次模型推理并行计算，从而减少总推理时延。该参数需要设置环境变量DEFER_DECODE=1才能生效。 export USE_VOCAB_PARALLEL=1 # 是否使用词表并行；默认值为1表示开启并行，取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型（如llama2系模型），关闭并行可以减少推理时延，对于词表较大的模型（如qwen系模型），开启并行可以减少显存占用，以提升推理吞吐量。

操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备资源 本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。

支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf 2 llama2-13b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf 3 llama2-70b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf (推荐) 4 llama3 llama3-8b https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct 5 llama3-70b https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct 6 Qwen qwen-7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat 7 qwen-14b https://huggingface.co/Qwen/Qwen-14B-Chat 8 qwen-72b https://huggingface.co/Qwen/Qwen-72B-Chat 9 Qwen1.5 qwen1.5-7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-7B-Chat 10 qwen1.5-14b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B-Chat 11 qwen1.5-32b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-32B-Chat 12 qwen1.5-72b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-72B-Chat 13 Yi yi-6b https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat 14 yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat 15 ChatGLMv3 glm3-6b https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 16 Baichuan2 baichuan2-13b https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat 17 Qwen2 qwen2-0.5b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct 18 qwen2-1.5b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct 19 qwen2-7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-7B-Instruct 20 qwen2-72b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-72B-Instruct 21 GLMv4 glm4-9b https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat

ModelLink微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data） --tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'，'PretrainedFromHF']，一般为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 GeneralInstructionHandler：用于sft、lora微调时的数据预处理过程中，会对数据集full_prompt中的user_prompt进行mask操作。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。

LLama-Factory微调数据集预处理参数说明 ModelLink开源仓已经支持LLama-Factory格式的数据预处理，目前仅支持sft全参微调，lora微调。数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：moss-003-sft-data） --tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'，'PretrainedFromHF']，一般为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。可选项有['AlpacaStyleInstructionHandler SharegptStyleInstructionHandler']。 AlpacaStyleInstructionHandler ：用于处理Alpaca风格的数据集。 SharegptStyleInstructionHandler：用于处理sharegpt风格的数据集。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 --prompt-type：需要指定使用模型的template。已支持的系列模型可查看：文档更新内容。

用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。 方法一：用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到 /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 路径中，再执行python命令。 方法二：用户在Notebook中直接编辑scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本，自定义环境变量的值，并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令，随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下： 表1 数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明 RUN_TYPE pretrain、sft、lora 数据预处理区分： 预训练场景下数据预处理，默认参数：pretrain 微调场景下数据预处理，默认：sft / lora ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/training_data/finetune/moss_LossCompare.jsonl 原始数据集的存放路径。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。请根据实际规划修改。 PROCESSED_DATA_PREFIX /home/ma-user/work/llm_train/processed_for_input/llama2-13b/data/pretrain/alpaca 处理后的数据集保存路径+数据集前缀。 TOKENIZER_TYPE PretrainedFromHF 可选项有：['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'，'PretrainedFromHF']，一般为 PretrainedFromHF 。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大seq length。脚本会检测超出SEQ_LEN长度的数据，并打印log。

ModelLink预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh中的具体参数如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）。 --tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'，'PretrainedFromHF']，一般为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的文本数据集，用于预训练。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。

操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备资源 本教程案例是基于ModelArts Standard运行，需要购买ModelArts专属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip和AscendCloud-OPP-6.3.905-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。 部署推理服务 在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境，部署并启动推理服务，完成精度测试和性能测试。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何在创建AI应用，部署并启动推理服务，在线预测在线服务。

支持的模型列表 本方案支持的模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 支持模型 支持模型参数量 开源权重获取地址 1 Llama 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- 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 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 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 deepseek-llm-7b https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat 13 deepseek-coder-instruct-33b https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct 14 deepseek-llm-67b https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-67b-chat 15 Qwen qwen-7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat 16 qwen-14b https://huggingface.co/Qwen/Qwen-14B-Chat 17 qwen-72b https://huggingface.co/Qwen/Qwen-72B-Chat 18 Qwen1.5 qwen1.5-0.5b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat 19 qwen1.5-7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-7B-Chat 20 qwen1.5-1.8b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat 21 qwen1.5-14b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B-Chat 22 qwen1.5-32b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-32B/tree/main 23 qwen1.5-72b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-72B-Chat 24 qwen1.5-110b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-110B-Chat 25 Baichuan baichuan2-7b https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat 26 baichuan2-13b https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat 27 ChatGLMv2 chatglm2-6b https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 28 chatglm3-6b https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 29 Gemma gemma-2b https://huggingface.co/google/gemma-2b 30 gemma-7b https://huggingface.co/google/gemma-7b 31 Mistral mistral-7b https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.1

使用基础镜像 通过E CS 获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。 使用基础镜像的方法，需要确认训练作业的资源池是否联通公网，否则执行 install.sh 文件时下载代码会失败。因此可以选择配置网络或使用ECS中构建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时，需要修改 install.sh 中的 transformers 的版本。 由默认 transformers==4.47.0 修改为：transformers==4.44.2 以创建llama2-13b预训练作业为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh时，命令如下： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendFactory; sh ./scripts_modellink/install.sh; sh ./scripts_modellink/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install.sh则会在容器内安装依赖以及下载完整的代码。当训练作业结束后，对应的容器也会同步销毁。 图1 训练作业启动命令 父主题： 准备镜像

训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置，在下面的指导步骤中，会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练，可直接编辑对应模型的训练脚本，可编辑参数以及详细介绍如下。以 llama2-70b 预训练为例。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/training_data/pretrain/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/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, GeneralInstructionHandler, MOSSInstructionHandler] 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。 GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSInstructionHandler：使用微调的moss数据集。 MBS 1 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 128 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 8 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。 EPOCH 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 TRAIN_ITERS SN / GBS * EPOCH 非必填。表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 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 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 4*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 8*Ascend 2 llama2-13b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend 3 llama2-70b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 4*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=8 8*节点 & 8*Ascend 4 llama3 llama3-8b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 4*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 4*Ascend 5 llama3-70b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 4*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=8 8*节点 & 8*Ascend 6 Qwen qwen-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 4*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 4*Ascend 7 qwen-14b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend 8 qwen-72b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 4*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=8 8*节点 & 8*Ascend 9 Qwen1.5 qwen1.5-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 4*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 4*Ascend 10 qwen1.5-14b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend 11 qwen1.5-32b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=2 2*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 4*节点 & 8*Ascend 12 qwen1.5-72b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 4*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=8 8*节点 & 8*Ascend 13 Yi yi-6b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 4*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 8*Ascend 14 yi-34b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=4 2*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 4*节点 & 8*Ascend 15 ChatGLMv3 glm3-6b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=1 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 4*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 8*Ascend 16 Baichuan2 baichuan2-13b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 8*Ascend 17 Qwen2 qwen2-0.5b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 2*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 2*Ascend 18 qwen2-1.5b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 2*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 2*Ascend 19 qwen2-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 4*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=4 PP(pipeline model parallel size)=1 1*节点 & 4*Ascend 20 qwen2-72b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=4 4*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=8 PP(pipeline model parallel size)=8 8*节点 & 8*Ascend 21 GLMv4 glm4-9b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 8*Ascend SEQ_LEN=8192 TP(tensor model parallel size)=2 PP(pipeline model parallel size)=4 1*节点 & 8*Ascend 父主题： 训练脚本说明

步骤三：启动容器镜像 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。 docker run -it --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。

步骤四：获取代码并上传 上传推理代码AscendCloud-CV-6.3.909-xxx.zip到宿主机的工作目录中，包获取路径请参见表2。 上传代码到宿主机时使用的是root用户，此处需要在容器中执行如下命令统一文件属主为ma-user用户。 #统一文件属主为ma-user用户 sudo chown -R ma-user:ma-group ${container_work_dir} # ${container_work_dir}:/home/ma-user/ws 容器内挂载的目录 #例如：sudo chown -R ma-user:ma-group /home/ma-user/ws

步骤六：开始推理 执行如下命令开始推理，推理完成后会生产*_result.jpg，即检测结果。 python infer.py --model yolov8n.mindir infer.py是NPU上使用MindSpore Lite推理的样例，与GPU推理代码区别主要参考infer函数，不同业务场景需根据实际情况做相应修改。infer.py文件预置在AscendCloud-CV-6.3.909-xxx.zip软件包中。 模型每次推理的图片数量必须是支持的batchsize，比如当前转换的mindir模型batchsize仅支持1，那么模型推理输入的图片数只能是1张；如果当前转换的mindir模型的batchsize支持多个，比如1，2，4，8，那么模型推理输入的图片数可以是1，2，4，8。 如果使用动态batch模型，需要将infer.py中如下图红框中的两行代码取消注释。 图2 修改infer.py

步骤五：准备推理环境 安装ultralytics，用于转换模型。 pip install ultralytics==8.2.70 numpy==1.23.0 onnxslim==0.1.34 获取推理代码。 cd ${container_work_dir} unzip AscendCloud-CV-6.3.909-xxx.zip cd Yolov8/yolov8_infer/mindspore_lite 获取yolov8 detection pt模型文件。下载地址：https://github.com/autogyro/yolo-V8 图1 下载yolov8 detection pt模型文件 pt模型转onnx模型。以转换yolov8n.pt为例，执行如下命令，执行完会在当前目录生成yolov8n.onnx文件。 python pt2onnx.py --pt yolov8n.pt onnx模型转mindir格式，执行如下命令，转换完成后会生成yolov8n.mindir文件。 converter_lite --fmk=ONNX --modelFile=yolov8n.onnx --outputFile=yolov8n --inputShape='images:1,3,640,640' --saveType=MINDIR --optimize=ascend_oriented 如果要使用动态batch，使用如下转换命令 converter_lite --fmk=ONNX --modelFile=yolov8n.onnx --outputFile=yolov8n_dy --saveType=MINDIR --optimize=ascend_oriented --configFile=convert_config.ini 配置文件convert_config.ini的内容如下： [acl_build_options] input_format="ND" input_shape="images:-1,3,640,640" ge.dynamicDims="1;8;16" 其中input_shape中的-1表示设置动态batch，ge.dynamicDims表示支持的batch值，上面的配置表示输入模型shape支持[1,3,640,640]，[8,3,640,640]，[16,3,640,640]这三种。 关于动态batch配置说明详见：https://www.mindspore.cn/lite/docs/zh-CN/r2.3.0/use/cloud_infer/converter_tool_ascend.html 使用converter_lite转换模型时，如果报E10001: Value [linux] for parameter [--host_env_os] is invalid. Reason: os not supported, support setting are the OS types of opp package。 建议在步骤三：启动容器镜像中通过docker run启动容器时，加上--privileged=true参数。

步骤一：准备环境 请参考Lite Server资源开通，购买Lite 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Lite 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设备检查。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。请先释放被挂载的NPU或者联系华为方技术支持。 检查驱动版本。 运行如下命令查询驱动版本，回显信息中的“Software Version”字段值表示驱动版本。NPU ID表示设备编号，可通过npu-smi info -l命令查询。 npu-smi info -t board -i NPU ID 如果Atlas 300I Duo推理卡的驱动版本低于24.1.RC2.3，请参考升级文档升级驱动(24.1.RC2.3升级操作和24.1.RC2相同)，24.1.RC2.3驱动软件包获取地址参考驱动软件包。 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-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-6.3.909-xxx.zip软件包中的AscendCloud-CV-6.3.909-xxx.zip 说明： 包名中的xxx表示具体的时间戳，以包名的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像 西南-贵阳一： swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2406-aarch64-snt3p-20240906180137-154bd1b 从SWR拉取。

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

镜像版本 本方案中用到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3 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

支持的模型列表和权重文件 支持的DeepSeek蒸馏版模型列表和权重文件获取路径如下，详细的模型介绍请参见DeepSeek-R1。 表2 DeepSeek蒸馏版模型列表 Model Base Model Download DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B Qwen2.5-Math-1.5B HuggingFace DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B Qwen2.5-Math-7B HuggingFace DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B Llama-3.1-8B HuggingFace DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B Qwen2.5-14B HuggingFace DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B Qwen2.5-32B HuggingFace DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B Llama-3.3-70B-Instruct HuggingFace