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Step1 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。请先正常安装固件和驱动，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
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Step3 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ascendspeed。 -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。 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 上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户，此处需要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} # ${container_work_dir}:/home/ma-user/ws 容器内挂载的目录 #例如：sudo chown -R ma-user:ma-group /home/ma-user/ws 使用ma-user用户安装依赖包。 #进入scripts目录换 cd /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed #执行安装命令 sh scripts/install.sh 为了避免因使用不同版本的 transformers 库进行训练和推理而导致冲突的问题，建议用户分别为训练和推理过程创建独立的容器环境。 通过运行install.sh脚本，还会git clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码（install.sh中会自动下载配套版本，如果手动下载源码还需修改版本）至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下： |——AscendCloud-LLM |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed # 基于AscendSpeed的训练代码 |──ascendcloud_patch/ # 针对昇腾云平台适配的功能补丁包 |──scripts/ # 训练需要的启动脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──Megatron-LM/ # 适配昇腾的Megatron-LM训练框架 |──MindSpeed/ # MindSpeed昇腾大模型加速库 |──ModelLink/ # ModelLink端到端的大语言模型方案 |——megatron/ # 注意：该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——...
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镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240824153350-cebb080 表2 模型镜像版本 模型 版本 CANN cann_8.0.rc3 驱动 23.0.6 PyTorch 2.1.0
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应用场景 在数字化时代，新闻的生成与传播速度不断刷新记录。在ModelArts Studio大模型即服务平台（下面简称为MaaS），使用Llama3-8B模型框架可以实现新闻自动分类，能够高效处理和分类大量新闻内容。 该解决方案可以应用于如下场景： 新闻门户网站： 自动将新闻内容归类到相应板块，如科技、体育或国际新闻，以提升用户体验和内容检索效率。 社交媒体平台： 对用户分享的新闻链接进行智能分类，帮助用户迅速定位到感兴趣的话题。 内容推荐系统： 根据用户的阅读偏好和历史行为，智能推荐相关新闻，增强用户粘性和满意度。 新闻分析工具： 为分析师提供自动分类的新闻数据，便于进行市场趋势和热点分析。
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Step6 监督微调 bash finetune_ds.sh 修改模型权重路径${model_path}，保持其余参数一致。脚本参数设置如下： #!/bin/bash GPUS_PER_NODE=8 NNODES=1 NODE_RANK=0 MASTER_ADDR=localhost MASTER_PORT=6001 MODEL=${mdoel_path} # or openbmb/MiniCPM-V-2, openbmb/MiniCPM-Llama3-V-2_5 # ATTENTION: specify the path to your training data, which should be a json file consisting of a list of conversations.# See the section for finetuning in README for more information. DATA="coco2014_train.json" EVAL_DATA="coco2014_val.json" LLM_TYPE="qwen2" # if use openbmb/MiniCPM-V-2, please set LLM_TYPE=minicpm, if use openbmb/MiniCPM-Llama3-V-2_5, please set LLM_TYPE="llama3" MODEL_MAX_Length=2048 # if conduct multi-images sft, please set MODEL_MAX_Length=4096 DISTRIBUTED_ARGS=" --nproc_per_node $GPUS_PER_NODE \ --nnodes $NNODES \ --node_rank $NODE_RANK \ --master_addr $MASTER_ADDR \ --master_port $MASTER_PORT " torchrun $DISTRIBUTED_ARGS finetune.py \ --model_name_or_path $MODEL \ --llm_type $LLM_TYPE \ --data_path $DATA \ --eval_data_path $EVAL_DATA \ --remove_unused_columns false \ --label_names "labels" \ --prediction_loss_only false \ --bf16 true \ --bf16_full_eval true \ --fp16 false \ --fp16_full_eval false \ --do_train \ --do_eval \ --tune_vision true \ --tune_llm true \ --model_max_length $MODEL_MAX_Length \ --max_slice_nums 9 \ --max_steps 1000 \ --eval_steps 5000 \ --output_dir output/output_minicpmv26 \ --logging_dir output/output_minicpmv26 \ --logging_strategy "steps" \ --per_device_train_batch_size 1 \ --per_device_eval_batch_size 1 \ --gradient_accumulation_steps 1 \ --evaluation_strategy "steps" \ --save_strategy "steps" \ --save_steps 2000 \ --save_total_limit 10 \ --learning_rate 1e-6 \ --weight_decay 0.1 \ --adam_beta2 0.95 \ --warmup_ratio 0.01 \ --lr_scheduler_type "cosine" \ --logging_steps 1 \ --gradient_checkpointing true \ --deepspeed ds_config_zero2.json \ --report_to "tensorboard"
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Step7 lora微调 bash finetune_lora.sh 修改模型权重路径${model_path}，保持其余参数一致。脚本参数设置如下： #!/bin/bash GPUS_PER_NODE=8 NNODES=1 NODE_RANK=0 MASTER_ADDR=localhost MASTER_PORT=6001 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True MODEL=${mdoel_path} # or openbmb/MiniCPM-V-2, openbmb/MiniCPM-Llama3-V-2_5 # ATTENTION: specify the path to your training data, which should be a json file consisting of a list of conversations. # See the section for finetuning in README for more information. DATA="coco2014_train.json" EVAL_DATA="coco2014_val.json" LLM_TYPE="qwen2" # if use openbmb/MiniCPM-V-2, please set LLM_TYPE=minicpm#if use openbmb/MiniCPM-Llama3-V-2_5, please set LLM_TYPE=llama3 MODEL_MAX_Length=2048 # if conduct multi-images sft, please set MODEL_MAX_Length=4096 MODEL_MAX_Length=2048 DISTRIBUTED_ARGS=" --nproc_per_node $GPUS_PER_NODE \ --nnodes $NNODES \ --node_rank $NODE_RANK \ --master_addr $MASTER_ADDR \ --master_port $MASTER_PORT " torchrun $DISTRIBUTED_ARGS finetune.py \ --model_name_or_path $MODEL \ --llm_type $LLM_TYPE \ --data_path $DATA \ --eval_data_path $EVAL_DATA \ --remove_unused_columns false \ --label_names "labels" \ --prediction_loss_only false \ --bf16 true \ --bf16_full_eval true \ --fp16 false \ --fp16_full_eval false \ --do_train \ --do_eval \ --num_train_epochs 1 \ --tune_vision true \ --tune_llm false \ --use_lora true \ --lora_target_modules "llm\..*layers\.\d+\.self_attn\.(q_proj|k_proj|v_proj|o_proj)" \ --model_max_length $MODEL_MAX_Length \ --max_slice_nums 9 \ --max_steps 1000 \ --eval_steps 10000 \ --output_dir output/output__lora \ --logging_dir output/output_lora \ --logging_strategy "steps" \ --per_device_train_batch_size 1 \ --per_device_eval_batch_size 1 \ --gradient_accumulation_steps 1 \ --evaluation_strategy "steps" \ --save_strategy "steps" \ --save_steps 10000 \ --save_total_limit 10 \ --learning_rate 1e-6 \ --weight_decay 0.1 \ --adam_beta2 0.95 \ --warmup_ratio 0.01 \ --lr_scheduler_type "cosine" \ --logging_steps 1 \ --gradient_checkpointing true \ --deepspeed ds_config_zero2.json \ --report_to "tensorboard"
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Step3 启动容器镜像 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" 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="镜像名称或ID" // 启动一个容器去运行镜像 docker run -itd --net=bridge \ --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/sbin/npu-smi:/usr/local/sbin/npu-smi \ -v ${work_dir}:${container_work_dir} \ --name ${container_name} \ ${image_name} \ /bin/bash 参数说明： -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。 --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。 ${image_name}：容器镜像的名称。 --device=/dev/davinci0 ：挂载对应卡到容器，当需要挂载多卡，请依次添加多项该配置 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户，后续所有操作步骤都在ma-user用户下执行。 docker exec -it -u ma-user ${container_name} bash
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Step4 安装依赖和软件包 从github拉取MiniCPM-V代码。 cd /home/ma-user git clone https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V.git cd /home/ma-user/MiniCPM-V git checkout c541f1044e7c0bb2ba48e3eb21daf070e90cd6a2 获取openbmb/MiniCPM-V-2_6模型。 https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-2_6 #手动下载模型权重放置在指定路径 sudo chown -R ma-user:ma-group ${container_work_dir} mkdir -p ${container_work_dir}/minicpm/MiniCPM-V-2_6/ cp -r MiniCPM-V-2_6 ${container_work_dir}/minicpm/MiniCPM-V-2_6/ 准备coco数据集。 cd MiniCPM-V/finetune/ # Download COCO images wget http://images.cocodataset.org/zips/train2014.zip && unzip train2014.zip wget http://images.cocodataset.org/zips/val2014.zip && unzip val2014.zip 制作数据集，参考官网下面链接data preparation章节。 MiniCPM-V/finetune/readme.md at main · OpenBMB/MiniCPM-V (github.com) 制成coco2014_train.json文件和coco2014_val.json放在MiniCPM-V/finetune/目录中。json文件示例如下。 图1 json文件示例 执行微调脚本前需要补充安装依赖包。 pip install accelerate pip install tensorboard pip install deepspeed==0.15.1 pip install peft pip install numpy==1.24.4 pip install transformers==4.40.0 pip install einops
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Step5 MiniCPM-V2.6微调前修改脚本 使用/home/ma-user/MiniCPM-V/finetune/finetune_lora.sh官方脚本对MiniCPM-V 2.6进行lora微调。使用/home/ma-user/MiniCPM-V/finetune/finetune_ds.sh官方脚本对MiniCPM-V 2.6进行sft微调。微调脚本默认使用 transformers Trainer 和 DeepSpeed。 在 ds_config_zero2.json 修改overlap_comm为false。 loss固定 pip install mindstudio-probe 在finetune.py脚本前添加 from msprobe.pytorch import seed_all seed_all(1234) npu 在finetune.py脚本前添加 import torch_npu from torch_npu.contrib import transfer_to_npu 下载插件包AscendCloud-AIGC-6.3.909-xxx.zip到${container_work_dir}并解压后得到multimodal_algorithm。 sudo chown -R ma-user:ma-group ${container_work_dir} unzip AscendCloud-AIGC-6.3.909-xxx.zip cd ${container_work_dir}/multimodal_algorithm/ascendcloud_multimodal_plugin pip install -e . # 在MiniCPM-V/finetune/finetune.py引入优化代码包 from ascendcloud_multimodal.train.models.minicpmv.minicpmv2_6 import ascend_modeling_minicpmv2_6
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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-AIGC-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_2.0.2406-aarch64-snt9b-20240910112800-2a95df3 从SWR拉取。
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Step1 准备环境 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。 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。请先正常安装固件和驱动，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
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Step9 开始训练 单机训练 cd ${container_work_dir}/InternVL/internvl_chat # 8B全参微调 GPUS=8 PER_DEVICE_BATCH_SIZE=2 sh shell/internvl2.0/2nd_finetune/internvl2_8b_internlm2_7b_dynamic_res_2nd_finetune_full.sh # 8Blora微调 GPUS=8 PER_DEVICE_BATCH_SIZE=2 sh shell/internvl2.0/2nd_finetune/internvl2_8b_internlm2_7b_dynamic_res_2nd_finetune_lora.sh # 26Blora微调 GPUS=8 PER_DEVICE_BATCH_SIZE=2 sh shell/internvl2.0/2nd_finetune/internvl2_26b_internlm2_20b_dynamic_res_2nd_finetune_lora.sh # 40Blora微调 GPUS=8 PER_DEVICE_BATCH_SIZE=2 sh shell/internvl2.0/2nd_finetune/internvl2_40b_hermes2_yi_34b_dynamic_res_2nd_finetune_lora.sh 多机训练 cd ${container_work_dir}/InternVL/internvl_chat # 8B lora GPUS=8 PER_DEVICE_BATCH_SIZE=2 NNODES=${NODE_NUM} NODE_RANK=${NODE_RANK} MASTER_ADDR="${master_node_ip}" sh shell/internvl2.0/2nd_finetune/internvl2_8b_internlm2_7b_dynamic_res_2nd_finetune_lora_multi.sh # 8B full GPUS=8 PER_DEVICE_BATCH_SIZE=2 NNODES=${NODE_NUM} NODE_RANK=${NODE_RANK} MASTER_ADDR="${master_node_ip}" sh shell/internvl2.0/2nd_finetune/internvl2_8b_internlm2_7b_dynamic_res_2nd_finetune_full_multi.sh # 26B lora GPUS=8 PER_DEVICE_BATCH_SIZE=2 NNODES=${NODE_NUM} NODE_RANK=${NODE_RANK} MASTER_ADDR="${master_node_ip}" sh shell/internvl2.0/2nd_finetune/internvl2_26b_internlm2_20b_dynamic_res_2nd_finetune_lora_multi.sh # 26B full GPUS=8 PER_DEVICE_BATCH_SIZE=2 NNODES=${NODE_NUM} NODE_RANK=${NODE_RANK} MASTER_ADDR="${master_node_ip}" sh shell/internvl2.0/2nd_finetune/internvl2_26b_internlm2_20b_dynamic_res_2nd_finetune_full_multi.sh 参数说明： NODE_NUM：机器数量。 NODE_RANK：机器rank num，主机为0，其余递增。 MASTER_ADDR：主机IP地址。 训练成功如下图所示。
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Step8 下载模型权重 模型权重(可选择)InternVL2-8B， InternVL2-26B， InternVL2-40B 手动下载放置在${container_name}/InternVL/internvl_chat/pretrained路径下， pretrained目录需手动创建。 https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-8B/tree/main https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-26B/tree/main https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVL2-40B/tree/main
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步骤六 增加适配代码 表3 添加优化代码 模型 使用方法 internVL2-40B internVL2-40B模型需要执行下列步骤。 cd ${container_work_dir}/multimodal_algorithm/ascendcloud_multimodal_plugin pip install -e . cd ${container_work_dir} 修改InternVL/internvl_chat/internvl/train/internvl_chat_finetune.py 文件，加入如下命令，用于引入优化代码包。 from ascendcloud_multimodal.train.models.internvl2 import ascend_modeling_internvl 执行如下命令添加优化代码。 cp -rf multimodal_algorithm/ascendcloud_multimodal_plugin/ascendcloud_multimodal/train/models/internvl2/modeling_intern_vit.py ${container_work_dir}/InternVL/internvl_chat/internvl/model/internvl_chat/modeling_intern_vit.py internVL2-8B或 internVL2-26B internVL2-8B或internVL2-26B模型需要执行如下命令添加优化代码。 cd ${container_work_dir} cp -rf multimodal_algorithm/ascendcloud_multimodal_plugin/ascendcloud_multimodal/train/models/internvl2/modeling_intern_vit.py ${container_work_dir}/InternVL/internvl_chat/internvl/model/internvl_chat/modeling_intern_vit.py cp -rf multimodal_algorithm/ascendcloud_multimodal_plugin/ascendcloud_multimodal/train/models/internvl2/modeling_internlm2.py ${container_work_dir}/InternVL/internvl_chat/internvl/model/internlm2/modeling_internlm2.py
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步骤一 检查环境 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。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检查NPU卡状态。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。 sed -i 's/net\.ipv4\.ip_forward=0/net\.ipv4\.ip_forward=1/g' /etc/sysctl.conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
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