华为云用户手册

Alpaca数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。Alpaca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。 训练数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet，数据大小：24M左右。 SFT全参微调、LoRA微调训练数据集下载： https://huggingface.co/datasets/silk-road/alpaca-data-gpt4-chinese/blob/main/Alpaca_data_gpt4_zh.jsonl，数据大小：42M左右。

自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为text。在维基百科数据集中，它有四列，分别是id、url、title和text。可以指定–json-key标志来选择用于训练的列。 { 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title': 'April', 'text': 'April is the fourth month...' } 经下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data/pretrain”，并将预训练原始数据放置在此处。 mkdir -p training_data/pretrain 创建目录“training_data/finetune”，并将微调训练原始数据放置在此处 mkdir -p training_data/finetune 数据存放参考目录结构如下： ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） ├── training_data #原始数据目录 ├── pretrain #预训练加载的数据 ├── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet #预训练原始数据文件 ├── finetune #微调训练加载的数据 ├── Alpaca_data_gpt4_zh.jsonl #微调训练原始数据文件

上传代码到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。将AscendSpeed代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：/home/ma-user/ws目录下，以下都以/home/ma-user/ws为例。 unzip AscendCloud-3rdLLM-xxx-xxx.zip #解压缩，-xxx-xxx表示软件包版本号和时间戳 上传tokenizers及权重和词表文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/tokenizers/GLM3-6B目录。 具体步骤如下： 进入到${workdir}目录下，如：/home/ma-user/ws。将tokenizers及权重和词表文件放置此处。 cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/GLM3-6B

权重和词表文件介绍 下载完毕后的HuggingFace原始权重文件包含以下内容，此处以GLM3-6B为例。 GLM3-6B ├── config.json ├── configuration_chatglm.py ├── model-00001-of-00007.safetensors ├── model-00002-of-00007.safetensors ├── model-00003-of-00007.safetensors ├── model-00004-of-00007.safetensors ├── model-00005-of-00007.safetensors ├── model-00006-of-00007.safetensors ├── model-00007-of-00007.safetensors ├── modeling_chatglm.py ├── MODEL_LICENSE ├── pytorch_model-00001-of-00007.bin ├── pytorch_model-00002-of-00007.bin ├── pytorch_model-00003-of-00007.bin ├── pytorch_model-00004-of-00007.bin ├── pytorch_model-00005-of-00007.bin ├── pytorch_model-00006-of-00007.bin ├── pytorch_model-00007-of-00007.bin ├── pytorch_model.bin.index.json ├── quantization.py ├── README.md ├── special_tokens_map.json ├── tokenization_chatglm.py ├── tokenizer_config.json ├── tokenizer.model 工作目录结构如下 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） ├──llm_train ├── AscendSpeed #代码目录 ├── AscendSpeed #训练依赖的三方模型库 ├── ModelLink #AscendSpeed代码目录 ├── scripts/ #训练启动脚本 ├── processed_for_ma_input ├── GLM3-6B ├── data #预处理后数据 ├── pretrain #预训练加载的数据 ├── finetune #微调加载的数据 ├──converted_weights #HuggingFace格式转换magatron格式后权重文件 ├── saved_dir_for_ma_output #训练输出保存权重，根据实际训练需求设置 ├── GLM3-6B ├── logs #训练过程中日志（loss、吞吐性能） ├── lora #lora微调输出权重 ├── sft #增量训练输出权重 ├── pretrain #预训练输出权重 ├── tokenizers #原始权重及tokenizer目录 ├── GLM3-6B ├── training_data #原始数据目录 ├── pretrain #预训练加载的数据 ├── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet #预训练原始数据文件 ├── finetune #微调训练加载的数据 ├── Alpaca_data_gpt4_zh.jsonl #微调训练原始数据文件

获取数据及代码 表1 准备代码 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-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代码目录介绍。 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网站。 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。 权重和词表文件 包含了本教程使用到的HuggingFace原始权重文件和Tokenizer。 标记器(Tokenizer)是NLP管道的核心组件之一。它们有一个目的：将文本转换为模型可以处理的数据。模型只能处理数字，因此标记器(Tokenizer)需要将文本输入转换为数字数据。 chatglm3-6b-hf 这个路径下既有权重，也有Tokenizer，全部下载。具体内容参见权重和词表文件介绍。 本文档前向兼容AscendCloud-3rdLLM-6.3.T041版本，获取路径：Support网站。

代码目录介绍 AscendCloud-3rdLLM代码包结构介绍如下： xxx-Ascend #xxx表示版本号，例如6.3.T041 ├──llm_evaluation #推理评测代码包 ├──benchmark_eval #精度评测 ├──benchmark_tools #性能评测 ├──llm_train #模型训练代码包 ├──AscendSpeed #基于AscendSpeed的训练代码 ├──AscendSpeed #加速库 ├──ModelLink #基于ModelLink的训练代码 ├──scripts/ #训练需要的启动脚本 本教程需要使用到的训练相关代码存放在llm_train/AscendSpeed目录下，具体文件介绍如下： ├──llm_train #模型训练代码包 ├──AscendSpeed #基于AscendSpeed的训练代码 ├──AscendSpeed #加速库 ├──ModelLink #基于ModelLink的训练代码，数据预处理脚本 ├──scripts/ #训练需要的启动脚本，调用ModelLink ├──glm3 #glm3的训练代码 ├──glm3_base.sh #glm3训练脚本

操作流程 图1 操作流程图 表1 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备环境 本教程案例是基于ModelArts Lite DevServer运行的，需要购买并开通DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用Alpaca数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 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、训练任务、断点续训及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练。 推理前的权重转换 - 模型训练完成后，可以将训练产生的权重文件用于推理。推理前参考本章节，将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 如果无推理任务或者使用开源Huggingface权重文件进行推理，可以忽略此章节。和本文档配套的推理文档请参考《开源大模型基于DevServer的推理通用指导》。

Step3 LoRA微调超参配置 LoRA微调训练脚本qwen.sh，存放在llm_train/AscendSpeed/scripts/qwen/目录下。训练前，可以根据实际需要修改超参配置。 微调任务配置，操作同预训练配置类似，不同点为RUN_TYPE类型不同，以及输入输出路径的配置的不同。 表1 LoRA微调超参配置 参数 示例值 参数说明 DATASET_PATH /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/finetune/alpaca_ft 必填。训练时指定的输入数据路径。一般为数据地址/处理后的数据前缀名，不加文件类型后缀。 请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B 必填。加载tokenizer时，tokenizer存放地址。 请根据实际规划修改。 MODEL_TYPE 14B 必填。表示模型加载类型，根据实际填写7B、14B或72B。 TRAIN_ITERS 300 非必填。训练迭代周期。根据实际需要修改。 MBS 4 非必填。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。默认值为4。取值建议如下： Qwen-14B：4 Qwen-7B：2 Qwen-72B：1 GBS 64 非必填。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。对于PP（流水线并行）值大于1的场景，适当增大GBS值吞吐性能会有所提升。 TP 8 非必填。表示张量并行。默认值为8，取值建议： Qwen-14B：8 Qwen-7B：4 Qwen-72B：8 PP 1 非必填。表示流水线并行。默认值为1，取值建议： Qwen-14B：1 Qwen-7B：1 Qwen-72B：大于等于5，例如5机填写5，8机填8。 RUN_TYPE lora 必填。表示训练类型。lora表示LoRA微调。 MASTER_ADDR localhost 多机必填。主节点IP地址，多台机器中指定一个节点IP为主节点IP。 一般指定第一个节点IP为主节点IP。 NNODES 1 多机必填。节点总数，如为双机，则写2。单机默认是1。 NODE_RANK 0 多机必填。节点序号，当前节点ID，一般从0开始。单机默认是0。以Qwen-72B 5机训练为例，节点ID依次为（0 1 2 3 4）；一般ID为0的节点设置为主节点IP。 MODEL_PATH /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/converted_weights 必填。加载的权重文件路径。SFT微调权重转换章节中将HuggingFace格式转化为Megatron格式的权重文件。 WORK_DIR /home/ma-user/ws 非必填。容器的工作目录，训练的权重文件保存在此路径下。默认值为：/home/ma-user/ws。 SEQ_LEN 4096 非必填。默认值为4096。 在qwen.sh脚本默认情况下Lora微调的配置为： --lora-r 16 --lora-alpha 32 LoRA微调训练的计算量要小于预训练，可以适当增加MBS的值，这里建议： 对于7B：TP=4 PP=1 MBS=2 对于14B：TP=8 PP=1 MBS=4 对于72B：TP=8 PP=5 MBS=1

Step2 LoRA微调权重转换 LoRA微调训练前，需要先把训练权重文件转换为Megatron格式。 LoRA微调训练和SFT全参微调使用的是同一个HuggingFace权重文件转换为Megatron格式后的结果也是通用的。 如果在SFT微调任务中已经完成了HuggingFace权重转换操作，此处无需重复操作，可以直接使用SFT微调中的权重转换结果。 如果前面没有执行HuggingFace权重转换任务，可以参考SFT微调权重转换章节完成。

Step4 启动训练脚本 请根据表1修改超参值后，再启动训练脚本。 单机启动 以Qwen-14B为例，单机SFT微调启动命令如下。在/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/代码目录下执行。 MODEL_TYPE=14B RUN_TYPE=lora DATASET_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/finetune/alpaca_ft TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B MODEL_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/converted_weights TRAIN_ITERS=300 MBS=4 GBS=64 TP=8 PP=1 SEQ_LEN=4096 WORK_DIR=/home/ma-user/ws sh scripts/qwen/qwen.sh 其中 MODEL_TYPE 、RUN_TYPE、DATA_PATH、TOKENIZER_MODEL、MODEL_PATH为必填；TRAIN_ITERS、MBS、GBS、TP、PP、SEQ_LEN为非必填，有默认值。 多机启动 以Qwen-14B为例，多台机器执行训练启动命令如下。多机启动需要在每个节点上执行，此处以双机为例。在/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/代码目录下执行。 第一台节点 MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=2 NODE_RANK=0 MODEL_TYPE=14B RUN_TYPE=lora DATASET_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/finetune/alpaca_ft TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B MODEL_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/converted_weights TRAIN_ITERS=300 MBS=4 GBS=64 TP=8 PP=1 SEQ_LEN=4096 WORK_DIR=/home/ma-user/ws sh scripts/qwen/qwen.sh ... ... # 第二台节点 MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=2 NODE_RANK=1 MODEL_TYPE=14B RUN_TYPE=lora DATASET_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/finetune/alpaca_ft TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B MODEL_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/converted_weights TRAIN_ITERS=300 MBS=4 GBS=64 TP=8 PP=1 SEQ_LEN=4096 WORK_DIR=/home/ma-user/ws sh scripts/qwen/qwen.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。 其中MASTER_ADDR、 NODE_RANK、 NODE_RANK、MODEL_TYPE 、RUN_TYPE、DATASET_PATH、TOKENIZER_PATH、MODEL_PATH为必填；TRAIN_ITERS、MBS、GBS、TP、PP、WORK_DIR为非必填，有默认值。 训练完成后，请参考查看日志和性能章节，查看LoRA微调训练的日志和性能。

Step2 启动训练脚本 请根据表1修改超参值后，再启动训练脚本。 单机启动 以Qwen-14B为例，单机SFT微调启动命令如下。在/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/代码目录下执行。 MODEL_TYPE=14B RUN_TYPE=sft DATASET_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/finetune/alpaca_ft TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B MODEL_PATH= /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/converted_weights TRAIN_ITERS=300 MBS=2 GBS=64 TP=8 PP=1 SEQ_LEN=4096 WORK_DIR=/home/ma-user/ws sh scripts/qwen/qwen.sh 其中 MODEL_TYPE 、RUN_TYPE、DATA_PATH、TOKENIZER_MODEL、MODEL_PATH为必填，TRAIN_ITERS、MBS、GBS、TP、PP、SEQ_LEN为非必填，有默认值。 多机启动 以Qwen-14B为例，多台机器执行训练启动命令如下。多机启动需要在每个节点上执行，此处以双机为例。 在/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/代码目录下执行。 第一台节点 MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=2 NODE_RANK=0 MODEL_TYPE=14B RUN_TYPE=sft DATASET_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/finetune/alpaca_ft TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B MODEL_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/converted_weights TRAIN_ITERS=300 MBS=2 GBS=64 TP=8 PP=1 SEQ_LEN=4096 WORK_DIR=/home/ma-user/ws sh scripts/qwen/qwen.sh ... ... # 第二台节点 MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=2 NODE_RANK=1 MODEL_TYPE=14B RUN_TYPE=sft DATASET_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/finetune/alpaca_ft TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B MODEL_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/converted_weights TRAIN_ITERS=300 MBS=2 GBS=64 TP=8 PP=1 SEQ_LEN=4096 WORK_DIR=/home/ma-user/ws sh scripts/qwen/qwen.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。 其中MASTER_ADDR、 NODE_RANK、 NODE_RANK、MODEL_TYPE 、RUN_TYPE、DATASET_PATH、TOKENIZER_PATH、MODEL_PATH为必填；TRAIN_ITERS、MBS、GBS、TP、PP、WORK_DIR、SEQ_LEN为非必填，有默认值。 训练完成后，请参考查看日志和性能章节，查看SFT微调的日志和性能。

Step1 修改训练超参配置 SFT微调脚本qwen.sh，存放在xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/scripts/qwen目录下。训练前，可以根据实际需要修改超参配置。 微调任务配置，操作同预训练配置类似，不同点为RUN_TYPE类型不同，以及输入输出路径的配置的不同。SFT微调的计算量与预训练基本一致，故配置可以与预训练相同。 表1 SFT微调超参配置 参数 示例值 参数说明 DATASET_PATH /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/finetune/alpaca_ft 必填。训练时指定的输入数据路径。一般为数据地址/处理后的数据前缀名，不加文件类型后缀。 请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B 必填。加载tokenizer时，tokenizer存放地址。请根据实际规划修改。 MODEL_TYPE 14B 必填。模型加载类型，根据实际填写7B、14B或72B。 TRAIN_ITERS 300 非必填。训练迭代周期。根据实际需要修改。 MBS 2 非必填。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。默认值为2。取值建议如下： Qwen-14B：2 Qwen-7B：2 Qwen-72B：1 GBS 64 非必填。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；对于PP（流水线并行）值大于1的场景，适当增大GBS值吞吐性能会有所提升。 TP 8 非必填。表示张量并行。默认值为8，取值建议： Qwen-14B：8 Qwen-7B：4 Qwen-72B：8 PP 1 非必填。表示流水线并行。默认值为1，取值建议： Qwen-14B：1 Qwen-7B：1 Qwen-72B：大于等于5，例如5机填写5，8机填8。 RUN_TYPE sft 必填。表示训练类型。sft表示SFT微调。 MASTER_ADDR localhost 多机必填。主节点IP地址，多台机器中指定一个节点IP为主节点IP。 一般指定第一个节点IP为主节点IP。 NNODES 1 多机必填。节点总数，如为双机，则写2。单机默认是1。 NODE_RANK 0 多机必填。节点序号，当前节点ID，一般从0开始。单机默认是0。以Qwen-72B 5机训练为例，节点ID依次为（0 1 2 3 4）；一般ID为0的节点设置为主节点IP。 MODEL_PATH /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/converted_weights 必填。加载的权重文件路径。SFT微调权重转换章节中将HuggingFace格式转化为Megatron格式的权重文件。 WORK_DIR /home/ma-user/ws 非必填。容器的工作目录，训练的权重文件保存在此路径下。默认值为：/home/ma-user/ws。 SEQ_LEN 4096 非必填。默认值为4096。

HuggingFace权重转换操作 这里以Qwen-14B为例，Qwen-7B和Qwen-72B只需按照实际情况修改环境变量参数即可。 下载Qwen-14B的预训练权重和词表文件，并上传到/home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B目录下。具体下载地址请参见表1。如果已下载，忽略此步骤。 创建权重转换后的输出目录/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/converted_weights/。 cd /home/ma-user/ws/ #进入/home/ma-user/ws/目录 mkdir -p processed_for_ma_input/Qwen-14B/converted_weights 进入代码目录/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink，在代码目录中执行util.py脚本。 #加载ascendspeed及megatron模型： export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/AscendSpeed export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink #进入到ModelLink目录下： cd /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink # 权重格式转换 python tools/checkpoint/util.py --model-type GPT \ --loader qwen_hf \ --saver megatron \ --target-tensor-parallel-size 8 \ #与微调TP值保持一致 --target-pipeline-parallel-size 1 \ #与微调PP值保持一致 --load-dir /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B \ --save-dir /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/converted_weights \ --tokenizer-model /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B/qwen.tiktoken \ --add-qkv-bias 参数说明： --model-type：模型类型。 --loader：权重转换要加载检查点的模型名称。 --tensor-model-parallel-size：张量并行数，需要与训练脚本中的配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：流水线并行数，需要与训练脚本中的配置一样。 --saver：检查模型保存名称。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir：权重转换完成之后保存路径。 --tokenizer-model：tokenizer 路径。 --add-qkv-bias：为qkv这样的键和值添加偏差。 权重转换完成后，在/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/converted_weights目录下查看转换后的权重文件。 图1 转换后的权重文件

数据预处理说明 使用数据预处理脚本preprocess_data.py脚本重新生成.bin和.idx格式的SFT全参微调数据。preprocess_data.py存放在llm_train/AscendSpeed/ModelLink/tools目录中，脚本具体内容如下。 #进入ModelLink目录 cd /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink #加载ascendspeed及megatron模型 export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/AscendSpeed export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink #执行以下命令 python ./tools/preprocess_data.py \ --input /home/ma-user/ws/training_data/finetune/alpaca_gpt4_data.json \ --tokenizer-name-or-path $TOKENIZER_PATH \ --output-prefix $DATASET_PATH\ --tokenizer-type PretrainedFromHF \ --seq-length 4096 \ --workers 8 \ --handler-name GeneralInstructionHandler \ --make-vocab-size-divisible-by 128 \ --log-interval 1000 参数说明： - input：SFT微调数据的存放路径。 - output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称前缀（例如：alpaca_ft）。 - tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'， 'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'， 'PretrainedFromHF']，设置为PretrainedFromHF。 - tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径。 - 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。 - seq-length：是一个用于计算序列长度的函数。它接收一个序列作为输入，并返回序列的长度，需和训练时参数保持一致。 - workers：数据处理线程数。 --make-vocab-size-divisible-by：填充词汇大小，使模型中padded-vocab-size的值可被该值整除。这是出于计算效率的原因而添加的。 - log-interval：输出处理日志刷新间隔。 输出结果 alpaca_ft_packed_attention_mask_document.bin alpaca_ft_packed_attention_mask_document.idx alpaca_ft_packed_input_ids_document.bin alpaca_ft_packed_input_ids_document.idx alpaca_ft_packed_labels_document.bin alpaca_ft_packed_labels_document.idx

数据处理具体操作 SFT全参微调数据处理具体操作步骤如下。 创建处理后的数据存放目录/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/finetune/ cd /home/ma-user/ws/ #进入容器工作目录 mkdir -p processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/finetune 进入代码目录“/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/”，在代码目录中执行preprocess_data.py脚本处理数据。 此处提供一段实际的数据处理代码示例如下。 #加载ascendspeed及megatron模型 export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/AscendSpeed export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink #进入到ModelLink目录下 cd /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/ #执行以下命令 python ./tools/preprocess_data.py \ --input /home/ma-user/ws/training_data/finetune/alpaca_gpt4_data.json \ --tokenizer-name-or-path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B \ --output-prefix /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/finetune/alpaca_ft \ --workers 8 \ --log-interval 1000 \ --tokenizer-type PretrainedFromHF \ --handler-name GeneralInstructionHandler \ --make-vocab-size-divisible-by 128 \ --seq-length 4096 \ 数据处理完后，在/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/finetune/目录下生成转换后的数据文件。

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，其参数在日志里可找到，默认seq_len值为4096，默认global batch size为64；其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数。 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）

训练过程 断点续训脚本qwen.sh，存放在“xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/scripts/qwen”目录下。 执行命令如下，进入AscendSpeed代码目录。 cd /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ 修改断点续训练参数。断点续训前，需要在原有训练参数配置表1中新加“MODEL_PATH”参数，并修改“TRAIN_ITERS”参数和“RUN_TYPE”参数。 表1 断点续训练修改参数 参数 示例值 参数说明 MODEL_PATH /home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/Qwen-14B/pretrain 必填。加载上一步预训练后保存的权重文件。 请根据实际规划修改。 TRAIN_ITERS 300 必填。表示训练周期，必须大于上次保存训练的周期次数。 RUN_TYPE retrain 必填。训练脚本类型，retrain表示断点续训练。 在AscendSpeed代码目录下执行断点续训练脚本。 单机启动 MODEL_TYPE=14B RUN_TYPE=retrain DATASET_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/pretrain/alpaca_text_document TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B MODEL_PATH=/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/Qwen-14B/pretrain TRAIN_ITERS=300 MBS=2 GBS=64 TP=8 PP=1 SEQ_LEN=4096 WORK_DIR=/home/ma-user/ws sh scripts/qwen/qwen.sh 多机启动 以Qwen-14B为例，多台机器执行训练启动命令如下。多机启动需要在每个节点上执行，以双机为例。 #第一台节点 MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=2 NODE_RANK=0 MODEL_TYPE=14B RUN_TYPE=retrain DATASET_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/pretrain/alpaca_text_document TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B MODEL_PATH=/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/Qwen-14B/pretrain TRAIN_ITERS=300 MBS=2 GBS=64 TP=8 PP=1 SEQ_LEN=4096 WORK_DIR=/home/ma-user/ws sh scripts/qwen/qwen.sh ... # 第二台节点 MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=2 NODE_RANK=1 MODEL_TYPE=14B RUN_TYPE=retrain DATASET_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/pretrain/alpaca_text_document TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B MODEL_PATH=/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/Qwen-14B/pretrain TRAIN_ITERS=300 MBS=2 GBS=64 TP=8 PP=12 SEQ_LEN=4096 WORK_DIR=/home/ma-user/ws sh scripts/qwen/qwen.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。 其中MASTER_ADDR、 NODE_RANK、 NODE_RANK、MODEL_TYPE 、RUN_TYPE、DATASET_PATH、TOKENIZER_PATH、MODEL_PATH为必填；TRAIN_ITERS、MBS、GBS、TP、PP、WORK_DIR、SEQ_LEN为非必填，有默认值。 图1 保存的ckpt 训练完成后，参考查看日志和性能，查看断点续训练日志和性能。

预训练超参配置 预训练脚本qwen.sh，存放在“xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/scripts/qwen”目录下。训练前，需要根据实际需要配置超参。 表1 预训练超参配置 参数 示例值 参数说明 DATASET_PATH /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/pretrain/alpaca_text_document 必填。训练时指定的输入数据路径。一般为数据地址/处理后的数据前缀名，不加文件类型后缀。 请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B 必填。加载tokenizer时，tokenizer存放地址。 请根据实际规划修改。 MODEL_TYPE 14B 必填。表示模型加载类型，根据实际填写7B、14B或72B。 TRAIN_ITERS 200 非必填。表示训练迭代周期，根据实际需要修改。 MBS 2 非必填。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。默认值为2。取值建议如下： Qwen-14B：2 Qwen-7B：2 Qwen-72B：1 GBS 64 非必填。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。 默认值为64。对于PP（流水线并行）值大于1的场景，增大GBS值吞吐性能会有提升。 TP 8 非必填。表示张量并行。默认值为8，取值建议： Qwen-14B：8 Qwen-7B：4 Qwen-72B：8 PP 1 非必填。表示流水线并行。默认值为1，取值建议： Qwen-14B：1 Qwen-7B：1 Qwen-72B：大于等于5，例如5机填写5，8机填8。 RUN_TYPE pretrain 必填。表示训练类型，根据实际训练任务类型选择。取值说明： pretrain：表示预训练 retrain：表示断点续训 sft：表示SFT微调训练 lora：表示LoRA微调训练 MASTER_ADDR localhost 多机必填。主节点IP地址，多台机器中需要指定一个节点IP为主节点IP。 一般指定第一个节点IP为主节点IP。 NNODES 1 多机必填。节点总数，如为双机，则写2。单机默认是1。 NODE_RANK 0 多机必填。节点序号，当前节点ID，一般从0开始，单机默认是0。以Qwen-72B 5机训练为例，节点ID依次为（0 1 2 3 4）；一般ID为0的节点设置为主节点IP。 WORK_DIR /home/ma-user/ws 容器的工作目录。训练的权重文件保存在此路径下。非必填，默认值为：/home/ma-user/ws。 SEQ_LEN 4096 非必填。默认值为4096。

启动训练脚本 请根据表1修改超参值后，再启动训练脚本。 单机启动 以Qwen-14B为例，单机训练启动样例命令如下。在/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/代码目录下。 MODEL_TYPE=14B RUN_TYPE=pretrain DATASET_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/pretrain/alpaca_text_document TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B TRAIN_ITERS=200 MBS=2 GBS=64 TP=8 PP=1 SEQ_LEN=4096 WORK_DIR=/home/ma-user/ws sh scripts/qwen/qwen.sh 其中 MODEL_TYPE 、RUN_TYPE、DATASET_PATH、TOKENIZER_PATH为必填，TRAIN_ITERS、MBS、GBS、TP、PP、SEQ_LEN为非必填，有默认值。 多机启动 以Qwen-14B为例，多台机器执行训练启动命令如下。多机启动需要在每个节点上执行，以双机为例。在/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/代码目录下执行。 #第一台节点 MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=2 NODE_RANK=0 MODEL_TYPE=14B RUN_TYPE=pretrain DATASET_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/pretrain/alpaca_text_document TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B TRAIN_ITERS=200 MBS=2 GBS=64 TP=8 PP=1 SEQ_LEN=4096 WORK_DIR=/home/ma-user/ws sh scripts/qwen/qwen.sh ... ... # 第二台节点 MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=2 NODE_RANK=1 MODEL_TYPE=14B RUN_TYPE=pretrain DATASET_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/pretrain/alpaca_text_document TOKENIZER_PATH=/home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B TRAIN_ITERS=200 MBS=2 GBS=64 TP=8 PP=1 SEQ_LEN=4096 WORK_DIR=/home/ma-user/ws sh scripts/qwen/qwen.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。 其中MASTER_ADDR、 NODE_RANK、 NODE_RANK、MODEL_TYPE 、RUN_TYPE、DATASET_PATH、TOKENIZER_PATH为必填，TRAIN_ITERS、MBS、GBS、TP、PP、WORK_DIR、SEQ_LEN为非必填，有默认值。 等待模型载入 执行训练启动命令后，等待模型载入，当出现“training”关键字时，表示开始训练。训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 更多查看训练日志和性能操作，请参考查看日志和性能章节。 如果需要使用断点续训练能力，请参考断点续训练章节修改训练脚本。

Alpaca数据处理操作步骤 Alpaca数据处理具体操作步骤如下： 创建数据处理后的输出目录/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/pretrain/。 cd /home/ma-user/ws/ #进入容器工作目录 mkdir -p processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/pretrain 将获取到的Alpaca预训练数据集传到上一步创建的目录中。如还未下载数据集，请参考准备数据获取。 进入“/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/”目录，在代码目录中执行preprocess_data.py脚本处理数据。 此处提供一段实际的数据处理代码示例如下。 #加载ascendspeed及megatron模型 export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/AscendSpeed export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink #进入到ModelLink目录下 cd /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/ #执行以下命令 python ./tools/preprocess_data.py \ --input /home/ma-user/ws/training_data/pretrain/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet \ --tokenizer-name-or-path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen-14B \ --output-prefix /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/pretrain/alpaca \ --workers 8 \ --log-interval 1000 \ --tokenizer-type PretrainedFromHF \ --seq-length 4096 数据处理完后，在/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/pretrain/目录下生成alpaca_text_document.bin和alpaca_text_document.idx文件。 图1 处理后的数据

Alpaca数据处理说明 数据预处理脚本preprocess_data.py存放在代码包的“llm_train/AscendSpeed/ModelLink/tools/”目录中，脚本具体内容如下。 cd /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink #数据预处理 export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/AscendSpeed export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink python ./tools/preprocess_data.py \ --input {work_dir}/training_data/pretrain/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet \ --tokenizer-name-or-path {work_dir}/tokenizers/Qwen-14B \ --output-prefix {work_dir}/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/pretrain/alpaca \ --workers 8 \ --log-interval 1000 \ --tokenizer-type PretrainedFromHF \ --seq-length 4096 参数说明： ${work_dir}的路径指容器工作路径：如/home/ma-user/ws/ 。 - input：原始数据集的存放路径。 - output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称前缀（例如: alpaca），替换为实际模型的路径。 - tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'，'PretrainedFromHF']，一般为PretrainedFromHF。 - tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，替换为实际模型的路径。 -workers：设置数据处理使用执行卡数量。 -log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 -seq-length : 是一个用于设置序列长度的参数，表示模型处理的序列长度。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来优化模型的训练速度和效果。 数据预处理后输出的训练数据如下： alpaca_text_document.bin alpaca_text_document.idx 训练的时指定的数据路径为${path}/alpaca/qwen-14b/alpaca_text_document， 不加文件类型后缀。

自定义数据 如果是用户自己准备的数据集，可以使用Ascendspeed代码仓中的转换工具将json格式数据集转换为训练中使用的.idx + .bin格式。 #示例 #1.将准备好的json格式数据集存放于/home/ma-user/ws/training_data/pretrain目录下: 如data.json #2.运行转换脚本 cd /home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink/ 加载ascendspeed及megatron模型 export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/AscendSpeed export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink #运行以下命令 python ./tools/preprocess_data.py \ --input {work_dir}/training_data/pretrain/data.json \ --tokenizer-name-or-path {work_dir}/tokenizers/Qwen-14B \ --output-prefix {work_dir}/processed_for_ma_input/Qwen-14B/data/pretrain/alpaca \ --workers 8 \ --log-interval 1000 \ --tokenizer-type PretrainedFromHF \ --seq-length 4096 #3.执行完成后在 datasets文件夹中可以得到 data_text_document.idx 与data_text_document.bin 两个文件

Step1 检查系统环境 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

Step3 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。启动容器命令如下。 container_work_dir="/home/ma-user/ws" # 容器内挂载的目录 work_dir="/home/ma-user/ws" # 宿主机挂载目录，存放了代码、数据、权重 container_name="ascendspeed" # 启动的容器名称 image_name="${container_name} " # 启动的镜像ID 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。 ${image_name} 为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker images查询得到。 通过容器名称进入容器中。 docker exec -it ${container_name} bash 启动容器时默认用户为ma-user用户。如果需要切换到root用户可以执行以下命令： sudo su source /home/ma-user/.bashrc 如果继续使用ma-user，在使用其他属组如root用户上传的数据和文件时，可能会存在权限不足的问题，因此需要执行如下命令统一文件属主。 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 安装pip源。 #进入scriptsscripts目录 cd /home/ma-user/ws/xxxend/llm_train/AscendSpeed/scripts #执行安装命令 pip install -r requirements.txt

镜像地址 本教程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1 基础镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像（训练和推理通用） 西南-贵阳一：swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc1-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240516142953-ca51f42 本文档兼容cann_7.0.1.1和cann_8.0.rc1的镜像，推荐使用较新版本的cann_8.0.rc1镜像。 表2 模型镜像版本 名称 版本 CANN cann_8.0.rc1 PyTorch pytorch_2.1.0 PyTorch_npu 2.1.0.post3-20240413

上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data/pretrain”，并将预训练原始数据放置在此处。 mkdir -p training_data/pretrain 创建目录“training_data/finetune”，并将微调训练原始数据放置在此处 mkdir -p training_data/finetune 数据存放参考目录结构如下： ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） ├── training_data #原始数据目录 ├── pretrain #预训练加载的数据 ├── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet #预训练原始数据文件 ├── finetune #微调训练加载的数据 ├── alpaca_gpt4_data.json #微调训练原始数据文件

Alpaca数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。Alpaca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。 训练数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet，数据大小：24M左右。 SFT全参微调、LoRA微调训练数据集下载： https://github.com/Instruction-Tuning-with-GPT-4/GPT-4-LLM/blob/main/data/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：42M左右。

自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为text。在维基百科数据集中，它有四列，分别是id、url、title和text。可以指定–json-key 标志来选择用于训练的列。 { 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title': 'April', 'text': 'April is the fourth month...' }

获取代码和权重文件 表1 准备代码 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-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代码目录介绍。 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网站。 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。 权重和词表文件 包含了本教程使用到的HuggingFace原始权重文件和Tokenizer。 标记器(Tokenizer)是NLP管道的核心组件之一。它们有一个目的：将文本转换为模型可以处理的数据。模型只能处理数字，因此标记器(Tokenizer)需要将文本输入转换为数字数据。 Qwen-14B-Chat Qwen-7B-Chat Qwen-72B-Chat 这个路径下既有权重，也有Tokenizer，全部下载。具体内容参见权重和词表文件介绍。 本文档前向兼容AscendCloud-3rdLLM-6.3.T041版本，获取路径：Support网站。

权重和词表文件介绍 下载完毕后的HuggingFace原始权重文件包含以下内容，此处以Qwen-14B为例，仅供参考，以实际下载的最新文件为准。 qwen-14b ├── assets ├── cache_autogptq_cuda_256.cpp ├── cache_autogptq_cuda_kernel_256.cu ├── config.json ├── configuration_qwen.py ├── cpp_kernels.py ├── examples ├── generation_config.json ├── LICENSE ├── model-00001-of-00015.safetensors ├── model-00002-of-00015.safetensors ... ├── model-00014-of-00015.safetensors ├── model-00015-of-00015.safetensors ├── modeling_qwen.py ├── model.safetensors.index.json ├── NOTICE ├── qwen_generation_utils.py ├── qwen.tiktoken ├── README.md ├── tokenization_qwen.py ├── tokenizer_config.json