SFT全参微调权重转换

HuggingFace权重转换操作

1. 下载Llama2-70B的预训练权重和词表文件，并上传到/home/ma-user/ws/tokenizers/Llama2-70B目录下。具体下载地址请参见表1。如果已下载，忽略此步骤。
2. 创建权重转换后的输出目录/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/converted_weights/。

   cd /home/ma-user/ws/  #进入/home/ma-user/ws/目录
   mkdir -p processed_for_ma_input/Llama2-70B/converted_weights

3. 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。xxx-Ascend请根据实际目录替换。

   #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 llama2_hf \
           --saver megatron \
           --target-tensor-parallel-size 8 \
           --target-pipeline-parallel-size 8 \
           --load-dir /home/ma-user/ws/tokenizers/Llama2-70B \
           --save-dir /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/converted_weights \
           --tokenizer-model /home/ma-user/ws/tokenizers/Llama2-70B/tokenizer.model 

   参数说明如下：

   • --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TP值配置一样。
   • --pipeline-model-parallel-size：流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。
   • --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。
4. 权重转换完成后，在/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/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