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模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip软件包中的关键文件介绍如下。 ├──llm_tools #推理工具包 ├──llm_evaluation #推理评测代码包 ├──benchmark_eval # 精度评测 ├── config ├── config.json # 请求的参数,根据实际启动的服务来调整 ├── mmlu_subject_mapping.json # 数据集配置 ├── ... ├── evaluators ├── evaluator.py # 数据集数据预处理方法集 ├── model.py # 发送请求的模块,在这里修改请求响应。目前支持vllm.openai,atb的tgi模板 ├── ... ├── eval_test.py # 启动脚本,建立线程池发送请求,并汇总结果 ├── service_predict.py # 发送请求的服务。支持vllm的openai,atb的tgi模板 ├── ... ├──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 ├── ... ├──llm_inference #推理代码 ├── ascend_vllm_adapter #昇腾vLLM使用的算子模块 ├── ascend.txt #基于开源vLLM适配过NPU的patch脚本 ├── autosmoothquant_ascend.txt #基于开源autosmoothquant适配过NPU的patch脚本 ├── build.sh #推理构建脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖
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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 Cann版本 6.3.905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-20240528150158-b521cc0 cann_8.0.rc2 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。
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支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.3.2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 支持vLLM v0.3.2 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 √ 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-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 qwen1.5-0.5b √ 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 baichuan2-7b √ https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat 26 baichuan2-13b √ https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat 27 chatglm2-6b √ https://huggingface.co/THUDM/chatglm2-6b 28 chatglm3-6b √ https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 29 gemma-2b √ https://huggingface.co/google/gemma-2b 30 gemma-7b √ https://huggingface.co/google/gemma-7b 31 mistral-7b √ https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.1
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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。
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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1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-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vLLM 0.3.2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。 6.3.905版本获取路径:Support-E(推荐) 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。 AscendCloud-OPP-6.3.905-xxx.zip 推理依赖的算子包。
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