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AI开发平台MODELARTS-训练启动脚本说明和参数配置:模型推荐的参数与NPU卡数设置

AI开发平台MODELARTS-训练启动脚本说明和参数配置:模型推荐的参数与NPU卡数设置

时间：2024-12-09 20:36:26
AI开发平台MODELARTS 训练脚本说明参考

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
support.huaweicloud.com/bestpractice-modelarts/modelarts_llm_train_90812.html

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