AI开发平台MODELARTS-昇腾云服务6.3.911版本说明:支持的特性

时间:2024-12-18 08:55:12

支持的特性

表1 本版本支持的特性说明

分类

软件包特性说明

参考文档

三方大模型,包名:AscendCloud-LLM

支持如下模型适配PyTorch-NPU的训练(ModelLink)

  1. llama2-7b
  2. llama2-13b
  3. llama2-70b
  4. qwen-7b
  5. qwen-14b
  6. qwen-72b
  7. baichuan2-13b
  8. chatglm3-6b
  9. llama3-8b
  10. llama3-70b
  11. yi-6B
  12. yi-34B
  13. qwen1.5-7B
  14. qwen1.5-14B
  15. qwen1.5-32B
  16. qwen1.5-72B
  17. qwen2-0.5b
  18. qwen2-1.5b
  19. qwen2-7b
  20. qwen2-72b
  21. glm4-9b
  22. mistral-7b
  23. mixtral-8x7b
  24. llama3.1-8b
  25. llama3.1-70b
  26. qwen2.5-0.5b
  27. qwen2.5-7b
  28. qwen2.5-14b
  29. qwen2.5-32b
  30. qwen2.5-72b
  31. llama3.2-1b
  32. llama3.2-3b

支持如下模型适配PyTorch-NPU的训练(LlamaFactory)

  1. llama2-7b
  2. llama2-13b
  3. llama2-70b
  4. llama3-8b
  5. llama3-70b
  6. llama3.1-8b
  7. llama3.1-70b
  8. qwen1.5-7b
  9. qwen1.5-14b
  10. qwen1.5-32b
  11. qwen1.5-72b
  12. yi-6b
  13. yi-34b
  14. qwen2-0.5b
  15. qwen2-1.5b
  16. qwen2-7b
  17. qwen2-72b
  18. qwen2_vl-2b
  19. qwen2_vl-7b
  20. falcon-11B
  21. glm4-9b
  22. qwen2.5-0.5b
  23. qwen2.5-7b
  24. qwen2.5-14b
  25. qwen2.5-32b
  26. qwen2.5-72b
  27. llama3.2-1b
  28. llama3.2-3b

LLM开源大模型基于DevServer适配ModelLinkPyTorch NPU训练指导

LLM开源大模型基于DevServer适配LLamaFactory PyTorch NPU训练指导

LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导

LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导

LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导

支持如下模型适配PyTorch-NPU的推理。

  1. llama-7B
  2. llama-13b
  3. llama-65b
  4. llama2-7b
  5. llama2-13b
  6. llama2-70b
  7. llama3-8b
  8. llama3-70b
  9. yi-6b
  10. yi-9b
  11. yi-34b
  12. deepseek-llm-7b
  13. deepseek-coder-instruct-33b
  14. deepseek-llm-67b
  15. qwen-7b
  16. qwen-14b
  17. qwen-72b
  18. qwen1.5-0.5b
  19. qwen1.5-7b
  20. qwen1.5-1.8b
  21. qwen1.5-14b
  22. qwen1.5-32b
  23. qwen1.5-72b
  24. qwen1.5-110b
  25. qwen2-0.5b
  26. qwen2-1.5b
  27. qwen2-7b
  28. qwen2-72b
  29. qwen2.5-0.5b
  30. qwen2.5-1.5b
  31. qwen2.5-3b
  32. qwen2.5-7b
  33. qwen2.5-14b
  34. qwen2.5-32b
  35. qwen2.5-72b
  36. baichuan2-7b
  37. baichuan2-13b
  38. chatglm2-6b
  39. chatglm3-6b
  40. glm-4-9b
  41. gemma-2b
  42. gemma-7b
  43. mistral-7b
  44. mixtral 8*7B
  45. falcon2-11b
  46. qwen2-57b-a14b
  47. llama3.1-8b
  48. llama3.1-70b
  49. llama-3.1-405B
  50. llama-3.2-1B
  51. llama-3.2-3B
  52. llava-1.5-7b
  53. llava-1.5-13b
  54. llava-v1.6-7b
  55. llava-v1.6-13b
  56. llava-v1.6-34b
  57. internvl2-8B
  58. internvl2-26B
  59. internvl2-40B
  60. internVL2-Llama3-76B
  61. MiniCPM-v2.6
  62. deepseek-v2-236B
  63. deepseek-coder-v2-lite-16B
  64. qwen2-vl-2B
  65. qwen2-vl-7B
  66. qwen2-vl-72B
  67. qwen-vl
  68. qwen-vl-chat
  69. MiniCPM-v2

Ascend-vllm支持如下推理特性:

  1. 支持分离部署
  2. 支持多机推理
  3. 支持大小模型投机推理及eagle投机推理
  4. 支持chunked prefill特性
  5. 支持automatic prefix caching
  6. 支持multi-lora特性
  7. 支持W4A16、W8A16和W8A8量化
  8. 升级vLLM 0.6.0

LLM开源大模型基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导

LLM开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导

LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导

AIGC,包名:AscendCloud-AIGC

支持如下框架或模型基于DevServer的PyTorch NPU推理:

  1. ComfyUI
  2. Diffusers
  3. Stable-diffusion-webui
  4. Wav2Lip
  5. OpenSora1.2
  6. OpenSoraPlan1.0
  7. MiniCPM-V2.6
  8. FLUX.1
  9. Hunyuan-Dit
  10. Qwen-VL
  11. CogVideoX
  12. LLama-VID
  13. MiniCPM-V2.0

支持如下框架或模型基于DevServer的PyTorch NPU的训练:

  1. Qwen-VL
  2. Diffusers
  3. Koyha_ss
  4. Wav2Lip
  5. InternVL2
  6. OpenSora1.2
  7. OpenSoraPlan1.0
  8. CogVideoX
  9. LLaVA-NeXT
  10. LLaVA
  11. MiniCPM-V2.0
  12. FLUX.1
  13. Llmma-3.2-11b

AIGC模型训练推理

数字人模型训练推理

CV,包名:AscendCloud-CV

支持如下模型适配MindSpore Lite的推理:

  1. Yolov8
  2. Bert

Bert基于DevServer适配MindSpore Lite 推理指导

Yolov8基于DevServer适配MindSpore Lite推理指导

算子,包名:AscendCloud-OPP

  1. Scatter、Gather算子性能提升,满足MoE训练场景
  2. matmul、swiglu、rope等算子性能提升,支持vllm推理场景
  3. 支持random随机数算子,优化FFN算子,满足AIGC等场景
  4. 支持自定义交叉熵融合算子,满足BMTrain框架训练性能要求
  5. 优化PageAttention算子,满足vllm投机推理场景
  6. 支持CopyBlocks算子,满足vllm框架beam search解码场景
  7. 支持AdvanceStep算子,满足vllm投机推理场景
  8. 多个融合算子支持PTA图模式适配,满足AIGC场景
  9. 支持两种版本配套算子包(torch2.1.0和python3.9, torch2.3.1和python3.10)

support.huaweicloud.com/bulletin-modelarts/bulletin-modelarts_0031.html