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 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 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

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。 --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。

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。 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。 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。

用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 若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。 PRO CES SED_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。