更新时间：2024-06-17 GMT+08:00
准备代码
本教程中用到的数据和代码如下表所示，请提前准备好。
获取数据及代码
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。 |
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。 |
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
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
${workdir}（例如/home/ma-user/ws ）
├──llm_train
├── AscendSpeed #代码目录
├── AscendSpeed #训练依赖的三方模型库
├── ModelLink #AscendSpeed代码目录
├── scripts/ #训练启动脚本
├── processed_for_ma_input
├── GLM3-6B
├── data #预处理后数据
├── pretrain #预训练加载的数据
├── finetune #微调加载的数据
├──converted_weights #HuggingFace格式转换magatron格式后权重文件
├── saved_dir_for_ma_output #训练输出保存权重，根据实际训练需求设置
├── GLM3-6B
├── logs #训练过程中日志（loss、吞吐性能）
├── lora #lora微调输出权重
├── sft #增量训练输出权重
├── pretrain #预训练输出权重
├── tokenizers #原始权重及tokenizer目录
├── GLM3-6B
├── training_data #原始数据目录
├── pretrain #预训练加载的数据
├── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet #预训练原始数据文件
├── finetune #微调训练加载的数据
├── Alpaca_data_gpt4_zh.jsonl #微调训练原始数据文件
上传代码到工作环境
- 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。将AscendSpeed代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx-xxx.zip上传到${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。
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
父主题： 准备工作
