SFT全参微调权重转换

HuggingFace权重转换操作

1. 下载baichuan2-13b的预训练权重和词表文件，并上传到/home/ma-user/ws/tokenizers/baichuan2-13b-hf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/BaiChuan2-13B/converted_weights/。

   cd /home/ma-user/ws/  #进入/home/ma-user/ws/目录
   mkdir -p processed_for_ma_input/BaiChuan2-13B/converted_weights

3. 进入代码目录/home/ma-user/ws/6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink，在代码目录中执行util.py脚本。

   #加载ascendspeed及megatron模型：
   export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/AscendSpeed
   export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/ma-user/ws/6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/ModelLink
   #进入到ModelLink目录下：
   cd /home/ma-user/ws/6.3.904-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 \   #与微调TP值保持一致
           --target-pipeline-parallel-size 1 \ #与微调PP值保持一致
           --load-dir /home/ma-user/ws/tokenizers/BaiChuan2-13B \
           --save-dir /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/BaiChuan2-13B/converted_weights \
           --tokenizer-model /home/ma-user/ws/tokenizers/BaiChuan2-13B/tokenizer.model
           --w-pack True

   参数说明：

   • -target-tensor-parallel-size：与后续微调TP值保持一致
   • -target-pipeline-parallel-size：与后续微调PP值保持一致
   • -load-dir：原始HuggingFace权重
   • -tokenizer-model:tokenizer路径
   • -save-dir:从 huggingface 格式转化为 magatron 格式输出路径
   • -w-pack ：True
4. 权重转换完成后，在/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/BaiChuan2-13B/converted_weights目录下查看转换后的权重文件。