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2_convert_mg_hf.sh 时,需要附加的参数值。如下: hf2hg:用于Hugging Face 转 Megatron mg2hf:用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数,一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数,一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT
/home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。
2_convert_mg_hf.sh 时,需要附加的参数值。如下: hf2hg:用于Hugging Face 转 Megatron mg2hf:用于Megatron 转 Hugging Face TP 8 张量并行数,一般等于单机卡数 PP 1 流水线并行数,一般等于节点数量 ORIGINAL_HF_WEIGHT
ing Face权重时,对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量:OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR:训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR:训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 准备Notebook 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906) 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 开启训练故障自动重启功能 查看日志和性能 训练脚本说明 父主题: LLM大语言模型训练推理
ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/models/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载Hugging Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-use
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911) 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 推理模型量化 Eagle投机小模型训练 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明
场景介绍 方案概览 本文档介绍了在ModelArts的Standard上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程,利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬件,为用户提供推理部署方案,帮助用户使能大模型业务。
支持的模型列表 本方案支持的模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化 是否支持 kv-cache-int8量化 开源权重获取地址 1 llama-7b √
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。
如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式,以及Megatron 转 Hugging Face格式,而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一:用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf
ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/models/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载Hugging Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-use
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/models/llama2-13B 必须修改。加载Hugging Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-use
主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.911) 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907) 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式,以及Megatron 转 Hugging Face格式,而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一:用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf