华为云用户手册

步骤三：启动容器镜像 启动容器镜像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。启动容器命令如下。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" #容器内挂载的目录，例如/home/ma-user/ws export container_work_dir="自定义挂载到容器内的工作目录" export container_name="自定义容器名称" export image_name="镜像名称" docker run -itd \ --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 \ -v /usr/local/sbin/npu-smi:/usr/local/sbin/npu-smi \ -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \ -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \ --cpus 192 \ --memory 1000g \ --shm-size 200g \ --net=host \ -v ${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ $image_name \ /bin/bash 参数说明： --name ${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，例如llamafactory。 -v ${work_dir}:${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_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。 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。 ${image_name} 为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size：表示共享内存，用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件，因此大小要求200g及以上。 修改目录权限，上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户，如用ma-user用户训练，此处需要执行如下命令统一文件权限。 #统一文件权限 chmod -R 777 ${work_dir} # ${work_dir}:/home/ma-user/ws 宿主机代码和数据目录 #例如： chmod -R 777 /home/ma-user/ws 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker exec -it ${container_name} bash 使用ma-user用户安装依赖包。 #进入scripts目录 cd /home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory #执行安装命令,安装依赖包及/LLaMAFactory代码包 sh install.sh

步骤一：检查环境 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。请先正常安装NPU设备和驱动，或释放被挂载的NPU。 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

Step2 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。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。 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。

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（包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......）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。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。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。 若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llama2-13b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/work/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/work/model/llama-2-13b-chat-hf 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。 MODEL_NAME llama2-13b 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, MOSSMultiTurnHandler] 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。 MOSSMultiTurnHandler：使用微调的moss数据集。 MBS 4 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 512 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 1 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)=2 2*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

falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件，需要替换代码。替换文件{work_dir}/tokenizers/falcon-11B/config.json，具体步骤如下： 复制代码包目录下config.json至falcon-11B的tokenizer目录下，样例命令： 进入{work_dir}/.........../ascendcloud_patch/models/falcon2目录下： cd /home/ma-user/ws/llm_train/AscendFactory/src/acs_train_solution/ascendcloud_patch/models/falcon2 复制config.json文件至加载的权重文件/tokenizer目录下，参考路径上传代码和权重文件到工作环境中的步骤3。 cp -f config.json {work_dir}/model/falcon-11B/

MiniCPM系列 MiniCPM-2B和MiniCPM3-4B均未在Transformers仓注册，需提前手动打patch。 MiniCPM-2B # git clone 方式下载模型文件，如果已下载忽略此git clone步骤 git clone https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-2B-sft-bf16 # 打patch文件，${work_dir}为工作目录根据实际修改 cd MiniCPM-2B-sft-bf16 && git reset --hard 4ec1634 && git apply ${work_dir}/llm_train/AscendFactory/third-party/minicpm-2b.patch MiniCPM3-4B # git clone 方式下载模型文件 git clone https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM3-4B # 打patch文件，${work_dir}为工作目录根据实际修改 cd MiniCPM3-4B && git reset --hard e571548 && git apply ${work_dir}/llm_train/AscendFactory/third-party/minicpm3-4b.patch

glm4-9b模型 在训练开始前，需要修改glm4-9b模型中的tokenizer文件modeling_chatglm.py内容，具体步骤如下： 进入到tokenizer目录下{work_dir}/model/glm4-9B/，命令如下： cd /home/ma-user/ws/model/glm4-9B 修改modeling_chatglm.py文件内容： vim modeling_chatglm.py # 注释掉以下两行内容 # if attention_mask is not None # attention_mask = ~attention_mask 样例图：

上传数据集至SFS Turbo 准备数据集，例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。可通过两种方式，将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一：将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。具体步骤如下： 进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。创建目录“training_data”，将原始数据存放在/mnt/sfs_turbo/training_data目录下。 通过拖拽文件的方式，上传文件。使用CloudShell或者其它SSH远程工具。数据存放参考目录： /mnt/sfs_turbo/training_data |── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet # 训练原始数据集 |── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件

数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet，数据大小：24M左右。 SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。

方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，以基于DeepSpeed的Qwen-VL模型为例，为用户提供了多模态理解模型在ModelArts Standard上的全量微调和LoRA微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 本文档适用于OBS+SFS Turbo的数据存储方案，不适用于仅OBS存储方案。通过OBS 对象存储服务 （Object Storage Service）与SFS Turbo文件系统联动，可以实现灵活数据管理、高性能读取等。

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。 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。

Step2 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权重进行转换以减少启动时间，转换步骤如下： 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本： 执行时间预计10分钟。执行完成后会将权重路径下的原始权重替换成转换后的权重。如需保留之前权重格式，请在转换前备份。 python convert_awq_to_npu.py --model /home/ma-user/Qwen1.5-72B-Chat-AWQ 参数说明： model：模型路径。

本地上传权重文件至SFS Turbo 通过以下两种方式将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。方式一操作简单，但是数据传输速度比较慢，费时间。方式二操作相对方式一复杂一些，但是数据传输速度较快。 方式一：将已下载的模型文件通过SSH直接上传至SFS Turbo中。具体步骤如下： 进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。创建目录“training_data”，将原始数据存放在/mnt/sfs_turbo/model目录下。 通过拖拽文件的方式，上传文件。使用CloudShell或者其它SSH远程工具

上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/mnt/sfs_turbo/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： ${workdir} |── training_data |── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet # 训练原始数据集 |── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件

Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet，数据大小：24M左右。 SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。

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

模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.910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_train # 模型训练代码包 |──LLaMAFactory # 基于LLaMAFactory的训练代码 |──ascendcloud_patch/ # 针对昇腾云平台适配的功能补丁包 |──demo.yaml # 样例yaml配置文件 |──demo.sh # 指令微调启动shell脚本 |──intall.sh # 需要的依赖包 |──LLaMA-Factory # LLaMAFactory的代码目录 |──AscendSpeed # 基于AscendSpeed的训练代码

获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.910-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模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.910 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。

工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train #解压代码包后自动生成的代码目录，无需用户创建 |── LLaMAFactory # 代码目录 |──ascendcloud_patch/ # 针对昇腾云平台适配的功能代码包 |──demo.sh # 指令微调启动shell脚本 |──demo.yaml # 样例yaml配置文件 |──intall.sh # 需要的依赖包 |──LLaMA-Factory # 执行install.sh后生成此目录,容器内执行参考步骤三 启动容器镜像 |──data # 原始数据目录，如使用自定义数据，参考准备数据（可选） |── tokenizers #原始权重/tokenizer目录，用户手动创建，用户根据实际规划目录修改，后续操作步骤中会提示 |── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径，用户可根据实际自行规划，无需手动创建，此路径对应表1表格中output_dir参数值 |── saved_dir_for_output_lf # 训练输出保存权重，目录结构会自动生成，无需用户创建 |── ${model_name} # 模型名称,根据实际训练模型创建，训练完成权重文件及日志目录

上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录Server。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：/home/ma-user/ws目录下，以下都以/home/ma-user/ws为例，请根据实际修改。 unzip AscendCloud-*.zip unzip AscendCloud-LLM-*.zip 上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/tokenizers/{Model_Name}目录，用户根据自己实际规划路径修改；如Qwen2-72B。 具体步骤如下： 进入到${workdir}目录下，如：/home/ma-user/ws，创建tokenizers文件目录将权重和词表文件放置此处，以Qwen2-72B为例。 cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/Qwen2-72B

模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.907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-0.5.0-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 # 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v0.5.0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 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 https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-llm-7b-chat 13 deepseek-coder-33b-instruct √ x x x https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct 14 deepseek-llm-67b √ 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 baichuan2-7b √ x x x https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat 30 baichuan2-13b √ x x x https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat 31 gemma-2b √ x x x https://huggingface.co/google/gemma-2b 32 gemma-7b √ x x x https://huggingface.co/google/gemma-7b 33 chatglm2-6b √ x x x https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 34 chatglm3-6b √ x x x https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 35 glm-4-9b √ x x x https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat 36 mistral-7b √ x x x https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.1 37 mixtral-8x7b √ x x x https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 38 falcon-11b √ x x x https://huggingface.co/tiiuae/falcon-11B/tree/main 39 qwen2-57b-a14b √ x x x https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-57B-A14B-Instruct 40 llama3.1-8b √ x x x https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 41 llama3.1-70b √ x x x https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct 说明：当前版本中yi-34b、qwen1.5-32b模型暂不支持单卡启动。

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2 基础容器镜像地址 配套软件版本 镜像用途 镜像地址 配套 获取方式 6.3.908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_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240824153350-cebb080 cann_8.0.rc3 pytorch_2.1.0 驱动23.0.6 从SWR拉取 不同软件版本对应的基础镜像地址不同，请严格按照软件版本和镜像配套关系获取基础镜像。

资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 如果使用Server资源，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。 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。

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.rc2-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240727152329-0f2c29a cann_8.0.rc2

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-6.3.907-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 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 6.3.907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Server和昇腾Snt9B资源。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.5.0版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 Server驱动版本要求23.0.6。

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}

单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 在模型精度对齐后，针对Stable Diffusion模型性能调优，您可以通过AOE工具进行自助性能调优，进一步可以通过profiling工具对于性能瓶颈进行分析，并针对性地做一些调优操作。 您可以直接使用benchmark命令测试mindir模型性能，用来对比调优前后性能是否有所提升。 # shell cd /home_host/work benchmark --modelFile=diffusers/scripts/mindir_models/text_encoder.mindir --device=Ascend 上述命令中：modelFile指定生成的mindir模型文件；device指定运行推理的设备。其他用法请参考benchmark文档。 测试结果如下所示： 图1 测试结果 父主题： 性能调优

训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址 支持模型 Template 支持模型参数量 权重文件获取地址 Llama3 llama3 llama3-8b https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct llama3-70b https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct Qwen1.5 qwen qwen1.5-0.5b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-0.5B qwen1.5-1.8b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat qwen1.5-4b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-4B qwen1.5-7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-7B-Chat qwen1.5-14b https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B-Chat Yi yi yi-6b https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat Qwen2 qwen qwen2-0.5b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct qwen2-1.5b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct qwen2-7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-7B-Instruct qwen2-72b https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-72B-Instruct Falcon2 falcon falcon-11B https://huggingface.co/tiiuae/falcon-11B