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安全技术与应用
Web应用防火墙 WAF
企业主机安全 HSS
云防火墙 CFW
安全云脑 SecMaster
DDoS防护 AAD
数据加密服务 DEW
数据库安全服务 DBSS
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数据安全中心 DSC
云证书管理服务 CCM
威胁检测服务 MTD
态势感知 SA
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边缘安全 EdgeSec
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微服务引擎 CSE
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分布式消息服务RocketMQ版
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分布式缓存服务 DCS
多活高可用服务 MAS
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消息通知服务 SMN
云监控服务 CES
应用运维管理 AOM
应用性能管理 APM
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云审计服务 CTS
标签管理服务 TMS
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应用身份管理服务 OneAccess
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流水线 CodeArts Pipeline
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移动应用测试 MobileAPPTest
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性能测试 CodeArts PerfTest
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数据库安全服务 DBSS
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数据安全中心 DSC
云证书管理服务 CCM
威胁检测服务 MTD
态势感知 SA
认证测试中心 CTC
边缘安全 EdgeSec
大数据
MapReduce服务 MRS
数据湖探索 DLI
表格存储服务 CloudTable
可信智能计算服务 TICS
推荐系统 RES
云搜索服务 CSS
数据可视化 DLV
数据接入服务 DIS
数据仓库服务 GaussDB(DWS)
数据治理中心 DataArts Studio
湖仓构建 LakeFormation
智能数据洞察 DataArts Insight
应用中间件
微服务引擎 CSE
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分布式消息服务RabbitMQ版
分布式消息服务RocketMQ版
API网关 APIG
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开天集成工作台 MSSI
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应用性能管理 APM
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标签管理服务 TMS
配置审计 Config
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云服务器备份 CSBS
数据快递服务 DES
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专属分布式存储服务 DSS
数据工坊 DWR
地图数据 MapDS
键值存储服务 KVS
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云容器实例 CCI
容器镜像服务 SWR
云原生服务中心 OSC
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云数据库 RDS
数据复制服务 DRS
文档数据库服务 DDS
分布式数据库中间件 DDM
云数据库 GaussDB
云数据库 GeminiDB
数据管理服务 DAS
数据库和应用迁移 UGO
云数据库 TaurusDB
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文字识别 OCR
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内容审核 Moderation
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对话机器人服务 CBS
语音交互服务 SIS
人证核身服务 IVS
视频智能分析服务 VIAS
城市智能体
自动驾驶云服务 Octopus
盘古大模型 PanguLargeModels
IoT物联网
设备接入 IoTDA
全球SIM联接 GSL
IoT数据分析 IoTA
路网数字化服务 DRIS
IoT边缘 IoTEdge
设备发放 IoTDP
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云解析服务 DNS
企业门户 EWP
ICP备案
商标注册
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隐私保护通话 PrivateNumber
语音通话 VoiceCall
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应用与数据集成平台 ROMA Connect
ROMA资产中心 ROMA Exchange
API全生命周期管理 ROMA API
政企自服务管理 ESM
视频
实时音视频 SparkRTC
视频直播 Live
视频点播 VOD
媒体处理 MPC
视频接入服务 VIS
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对象存储迁移服务 OMS
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迁移中心 MGC
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Llama 3.2-Vision基于Lite Server适配Pytorch NPU训练微调指导(6.3.912)

更新时间:2025-02-07 GMT+08:00
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方案概览

本方案介绍了在ModelArts Lite Server上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展Llama 3.2-Vision-11B模型的训练过程,包括finetune full训练和LoRA训练。

约束限制

  • 本方案目前仅适用于企业客户。
  • 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.912版本,请参考获取配套版本的软件包和镜像,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
  • 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。
  • 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc3。
  • 驱动版本:23.0.6。
  • PyTorch版本:2.1.0。
  • 确保容器可以访问公网。

资源规格要求

推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server资源和Ascend Snt9B。

获取软件和镜像

表1 获取软件和镜像

分类

名称

获取路径

插件代码包

AscendCloud-6.3.912软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip

文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。

获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912 版本。

说明:

如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。

基础镜像包

swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2409-aarch64-snt9b-20241213131522-aafe527

SWR上拉取。

步骤一:检查环境

  1. 请参考Lite Server资源开通,购买Server资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。
    说明:

    购买Server资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。

    当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据

  2. SSH登录机器后,检查NPU卡状态。运行如下命令,返回NPU设备信息。
    npu-smi info                    # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
    npu-smi info -l | grep Total    # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数

    如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。

  3. 检查是否安装docker。
    docker -v   #检查docker是否安装

    如尚未安装,运行以下命令安装docker。

    yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64
  4. 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。
    sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
    如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
    sed -i 's/net\.ipv4\.ip_forward=0/net\.ipv4\.ip_forward=1/g' /etc/sysctl.conf
    sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward

步骤二:获取基础镜像

建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1

docker pull {image_url}

步骤三:启动容器镜像

启动容器镜像,启动前可以根据实际需要增加修改参数。

docker run -itd --net=host \
--device=/dev/davinci0 \
--device=/dev/davinci1 \
--device=/dev/davinci2 \
--device=/dev/davinci3 \
--device=/dev/davinci4 \
--device=/dev/davinci5 \
--device=/dev/davinci6 \
--device=/dev/davinci7 \
--device=/dev/davinci_manager \
--device=/dev/devmm_svm \
--device=/dev/hisi_hdc \
--shm-size=1024g \
-v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \
-v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \
-v /var/log/npu/:/usr/slog \
-v /usr/local/sbin/npu-smi:/usr/local/sbin/npu-smi \
-v ${work_dir}:${container_work_dir} \
--name ${container_name} \
${image_id}  \
/bin/bash
  • --device=/dev/davinciX:挂载NPU设备,示例中挂载了8张卡
  • work_dir:工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件
  • container_work_dir:容器工作目录,一般同work_dir
  • container_name:自定义容器名
  • image_id:镜像ID,通过docker images来查看拉取的镜像ID。

步骤四:进入容器

通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。

docker exec -it  ${container_name} bash

修改权限。

sudo chown -R ma-user:ma-group ${container_work_dir}

此步骤可能需要密码或root权限。

步骤五:下载代码安装环境

下载华为侧插件代码包AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip文件,获取路径参见表1 获取软件和镜像

mv AscendCloud-AIGC-6.3.912-*.zip ${container_work_dir}
cd ${container_work_dir}
unzip AscendCloud-AIGC-6.3.912-*.zip 
cp -r multimodal_algorithm/Llama32_Vision/train/6b33108084eb4a8efd5d09090a3e1a51f6920129/* ${container_work_dir}
# 下载复制后${container_work_dir}目录下存在如下5个文件
# 1.llama32_vision_install.sh
# 2.custom_dataset_info_demo.json
# 3.llama32_vision.patch
# 4.llama32_vision_11b_finetune_sft.sh
# 5.llama32_vision_11b_finetune_lora.sh

安装代码&环境

bash llama32_vision_install.sh

步骤六:增加适配代码

# 安装优化加速包
cd ${container_work_dir}/multimodal_algorithm/ascendcloud_multimodal_plugin
pip install -e .

# 使能优化加速包(此步默认在环境安装阶段已完成,可忽略)
# 在${container_work_dir}/ms-swift/swift/cli/sft.py中引入优化代码包 from ascendcloud_multimodal.train.models.llama32_vision import ascend_modeling_mllama

步骤七:数据集下载与制作

下载COCO2014数据集:train2014.zipcoco_karpathy_train_567k.zip。本节展示了基于COCO2014数据集制作一个演示的demo数据集,若用户有自定义数据集需求,可按以下叙述的数据集格式构建用户自定义数据集。

在${container_work_dir}目录下载以上数据集,并将其放置在${container_work_dir}路径下;

cd ${container_work_dir}
wget http://images.cocodataset.org/zips/train2014.zip && unzip train2014.zip 
wget https://github.com/OpenGVLab/InternVL/releases/download/data/coco_karpathy_train_567k.zip && unzip coco_karpathy_train_567k.zip

下载COCO2014数据集后目录结构如下:

${container_work_dir} 
├── train2014
│    ├── COCO_train2014_000000270070.jpg
│    ├── COCO_train2014_000000101772.jpg
│    ├── COCO_train2014_000000359320.jpg
│    ...
│    ├── COCO_train2014_000000177349.jpg
│    ├── COCO_train2014_000000283267.jpg
│    └── COCO_train2014_000000334463.jpg
└── coco_karpathy_train_567k.jsonl

对于coco_karpathy_train_567k.jsonl文件进行过滤,过滤出train2014目录下图片对应的数据,并按如下格式重新构建json文件(coco2014_train.json):

[
  {
    "id": "0",
    "image": "train2014/COCO_train2014_000000057870.jpg",
    "conversations": [
      {
        "role": "user",
        "content": "<image>\nProvide a one-sentence caption for the provided image."
      },
      {
        "role": "assistant",
        "content": "A restaurant has modern wooden tables and chairs."
      }
    ]
  },
  {
    "id": "1",
    "image": "train2014/COCO_train2014_000000057870.jpg",
    "conversations": [
      {
        "role": "user",
        "content": "<image>\nProvide a one-sentence caption for the provided image."
      },
      {
        "role": "assistant",
        "content": "A long restaurant table with rattan rounded back chairs."
      }
    ]
  },
...
...
...
  {
    "id": "413961",
    "image": "train2014/COCO_train2014_000000475546.jpg",
    "conversations": [
      {
        "role": "user",
        "content": "<image>\nProvide a one-sentence caption for the provided image."
      },
      {
        "role": "assistant",
        "content": "Group of people drinking wine at a public location."
      }
    ]
  },
  {
    "id": "413962",
    "image": "train2014/COCO_train2014_000000475546.jpg",
    "conversations": [
      {
        "role": "user",
        "content": "<image>\nProvide a one-sentence caption for the provided image."
      },
      {
        "role": "assistant",
        "content": "Three women and a man are sitting at a bar"
      }
    ]
  }
]
  • 由于coco2014_train.json数据量过大,为方便适配,本指导中使用的是:取coco2014_train.json文件前4万条数据作为后续使用的demo数据集(命名为:coco2014_train_filter_40k.json);
  • 启动训练脚本前,需检查并保证下载的数据集train2014文件夹与训练脚本均在工作目录${container_work_dir}下。

demo数据集配置指导如下:

修改custom_dataset_info_demo.json文件中dataset_path(${container_work_dir}/ms-swift/swift/llm/data目录下)参数为以上步骤制作的json文件(coco2014_train_filter_40k.json)的路径;custom_dataset_info_demo.json文件如下。

{
    "coco2014_train_40k_demo": {
        "dataset_path": "path/to/coco2014_train_filter_40k.json",
        "image": "image",
        "conversations": {
          "user_role": "user", 
          "assistant_role": "assistant",
          "from_key": "role",
          "value_key": "content",
          "error_strategy": "delete",
          "media_type": "image",
          "media_key": "image"
        }
    }
}

步骤八:下载模型权重

从modelscope下载Llama-3.2-11B-Vision-Instruct或将您已下载的权重文件上传到容器能正常访问的目录。

方式1:手动下载,并将其放置在${container_work_dir}路径下。

方式2:利用git下载,须确保git lfs已成功安装:

cd ${container_work_dir}
git clone https://www.modelscope.cn/LLM-Research/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct.git 
cd Llama-3.2-11B-Vision-Instruct 
git lfs pull

步骤九:开始训练

单机训练

cd ${container_work_dir}
# 指定model_path为步骤八:下载模型权重下载的Llama-3.2-11B-Vision-Instruct权重路径
# 指定dataset参数为步骤七:数据集下载与制作中所述custom_dataset_info_demo.json中文件设置的数据集名称:coco2014_train_40k_demo
# 修改custom_dataset_info参数路径为${container_work_dir}/ms-swift/swift/llm/data/custom_dataset_info_demo.json 
# finetune sft全参微调场景
model_path=path/to/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct \
dataset=coco2014_train_40k_demo \
custom_dataset_info=path/to/ms-swift/swift/llm/data/custom_dataset_info_demo.json \
work_dir=${container_work_dir} \
globol_batch_size=32 \
per_device_batch_size=2 \
bash llama32_vision_11b_finetune_sft.sh  
# finetune lora微调场景
model_path=path/to/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct \
dataset=coco2014_train_40k_demo \
custom_dataset_info=path/to/ms-swift/swift/llm/data/custom_dataset_info_demo.json \
work_dir=${container_work_dir} \
globol_batch_size=32 \
per_device_batch_size=4 \
bash llama32_vision_11b_finetune_lora.sh

多机训练

cd ${container_work_dir}
# 指定model_path为步骤八:下载模型权重下载的Llama-3.2-11B-Vision-Instruct权重路径
# 指定dataset参数为步骤七:数据集下载与制作中所述custom_dataset_info_demo.json中文件设置的数据集名称:coco2014_train_40k_demo
# 指定custom_dataset_info参数路径为${container_work_dir}/ms-swift/swift/llm/data/custom_dataset_info_demo.json 
# finetune sft场景
model_path=path/to/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct \
dataset=coco2014_train_40k_demo \
custom_dataset_info=path/to/ms-swift/swift/llm/data/custom_dataset_info_demo.json \
work_dir=${container_work_dir} \
node_num=${NODE_NUM} \
node_rank=${NODE_RANK} \
master_addr=${MASTER_ADDR} \
globol_batch_size=32*${NODE_NUM} \
per_device_batch_size=2 \
bash llama32_vision_11b_finetune_sft.sh  
# finetune lora场景
model_path=path/to/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct \
dataset=coco2014_train_40k_demo \
custom_dataset_info=path/to/ms-swift/swift/llm/data/custom_dataset_info_demo.json \
work_dir=${container_work_dir} \
node_num=${NODE_NUM} \
node_rank=${NODE_RANK} \
master_addr=${MASTER_ADDR} \
globol_batch_size=32*${NODE_NUM} \
per_device_batch_size=4 \
bash llama32_vision_11b_finetune_lora.sh

参数说明:

  • node_num/NODE_NUM:机器数量,修改${NODE_NUM}为具体数字。
  • node_rank/NODE_RANK:机器rank num,主机为0,其余递增,修改${NODE_RANK}为具体数字。
  • master_addr/MASTER_ADDR:主机IP地址,修改${MASTER_ADDR}为主机IP。
  • globol_batch_size:全局批次大小。
  • per_device_batch_size:每张卡上的批次大小。

以单机结果为例,训练成功如下图所示。

图1 sft全参微调训练成功
图2 lora微调训练成功

附:loss曲线

loss结果

  • sft全参微调NPU训练结果loss收敛且趋势与GPU训练loss一致
    图3 sft全参微调单机loss曲线对比结果

    图4 sft全参微调双机loss曲线对比结果

  • lora微调NPU训练结果loss收敛且趋势与GPU训练loss一致
    图5 lora微调双机loss曲线对比结果
    图6 lora微调双机loss曲线对比结果
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