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应用性能管理 APM
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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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镜像服务 IMS
函数工作流 FunctionGraph
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VR云渲游平台 CVR
Huawei Cloud EulerOS
云化数据中心 CloudDC
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智能边缘平台 IEF
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数据库安全服务 DBSS
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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
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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
分布式消息服务Kafka版
分布式消息服务RabbitMQ版
分布式消息服务RocketMQ版
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应用性能管理 APM
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配置审计 Config
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准备代码

更新时间:2024-11-12 GMT+08:00
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本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。

获取模型软件包

本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。

表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址

代码包名称

代码说明

下载地址

AscendCloud-6.3.909-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模型软件包结构说明

获取路径:Support-E

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。

获取模型权重文件

表2 支持的模型列表

序号

支持模型

支持模型参数量

权重文件获取地址

1

llama2

llama2-7b

https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf

2

llama2-13b

https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf

3

llama2-70b

https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf

https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf (推荐)

4

llama3

llama3-8b

https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct

5

llama3-70b

https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct

6

Qwen

qwen-7b

https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat

7

qwen-14b

https://huggingface.co/Qwen/Qwen-14B-Chat

8

qwen-72b

https://huggingface.co/Qwen/Qwen-72B-Chat

9

Qwen1.5

qwen1.5-7b

https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-7B-Chat

10

qwen1.5-14b

https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-14B-Chat

11

qwen1.5-32b

https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-32B-Chat

12

qwen1.5-72b

https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-72B-Chat

13

Yi

yi-6b

https://huggingface.co/01-ai/Yi-6B-Chat

14

yi-34b

https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat

15

ChatGLMv3

glm3-6b

https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b

16

Baichuan2

baichuan2-13b

https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat

17

Qwen2

qwen2-0.5b

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct

18

qwen2-1.5b

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct

19

qwen2-7b

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-7B-Instruct

20

qwen2-72b

https://huggingface.co/Qwen/Qwen2-72B-Instruct

21

GLMv4

glm4-9b

https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat

说明:

glm4-9b模型必须使用版本4b556ad4d70c38924cb8c120adbf21a0012de6ce

22

mistral

mistral-7b

https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2

23

mixtral

mixtral-8x7b

https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1

24

llama3.1

llama3.1-8b

https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct

25

llama3.1-70b

https://huggingface.co/meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct

权重文件下载有如下几种方式,但不仅限于以下方式:

  • 方法一:网页下载:通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接,即可在模型主页的Files and Version中下载文件。
  • 方法二:huggingface-clihuggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。具体步骤可参考:HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后,以Llama2-70B为例:
    huggingface-cli download --resume-download meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf --local-dir <模型下载路径>

    如果要下载指定版本的模型文件,则命令如下:

    huggingface-cli download --resume-download meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf --revision <模型版本>  --local-dir <模型下载路径>
  • 方法三:使用专用多线程下载器 hfd:hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具,基于成熟工具 git+aria2,可以做到稳定下载不断线。
  • 方法四:使用Git clone,官方提供了git clone repo_url 的方式下载,但是不支持断点续传,并且clone会下载历史版本占用磁盘空间。

模型软件包结构说明

本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.909中的AscendCloud-LLM-xxx.zip软件包和算子包AscendCloud-OPP,AscendCloud-LLM关键文件介绍如下。
|——AscendCloud-LLM
    |──llm_train                 # 模型训练代码包
          |──AscendSpeed         # 基于AscendSpeed的训练代码
                 |──ascendcloud_patch/   # 针对昇腾云平台适配的功能补丁包
                 |──scripts/             # 训练需要的启动脚本
                      |──llama2          # llama2系列模型执行脚本的文件夹
                      |──llama3          # llama3系列模型执行脚本的文件夹
                      |──qwen            # Qwen系列模型执行脚本的文件夹
                      |──qwen1.5         # Qwen1.5系列模型执行脚本的文件夹
                      |── ...
                      |── dev_pipeline.sh  # 系列模型共同调用的多功能的脚本
                      |── install.sh       # 环境部署脚本
                 |——src/                 # 启动命令行封装脚本,在install.sh里面自动构建
    |──llm_inference                     # 推理代码包
    |──llm_tools                        # 推理工具

工作目录介绍

详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。
${workdir}(例如/home/ma-user/ws )
|──llm_train                    #解压代码包后自动生成的代码目录,无需用户创建
      |── AscendSpeed              # 代码目录
              |──ascendcloud_patch/   # 针对昇腾云平台适配的功能代码包
              |──scripts/             # 各模型训练需要的启动脚本,训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。
      # 自动生成数据目录结构
      |── processed_for_input           #目录结构会自动生成,无需用户创建
              |── ${model_name}             # 模型名称
                     |── 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megatron格式后权重文件
      |── saved_dir_for_output            # 训练输出保存权重,目录结构会自动生成,无需用户创建
              |── ${model_name}             # 模型名称
	                  |── logs              # 训练过程中日志(loss、吞吐性能)
                          |—— saved_models    
		               |── 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                      #tokenizer目录,需要用户手动创建,后续操作步骤中会提示
      |── Llama2-70B
|── models                          #始权重与tokenizer目录,需要用户手动创建,后续操作步骤中会提示
      |── Llama2-70B
|── training_data                   #原始数据目录,需要用户手动创建,后续操作步骤中会提示
      |── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet  #原始数据文件
      |── alpaca_gpt4_data.json     #微调数据文件

上传代码和权重文件到工作环境

  1. 使用root用户以SSH的方式登录Server。
  2. 将AscendCloud代码包AscendCloud-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,请根据实际修改。
    unzip AscendCloud-*.zip  
  3. 上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/tokenizers/Llama2-{MODEL_TYPE}目录,如Llama2-70B。

    具体步骤如下:

    进入到${workdir}目录下,如:/home/ma-user/ws,创建tokenizers文件目录将权重和词表文件放置此处,以Llama2-70B为例。

    cd /home/ma-user/ws
    mkdir -p tokenizers/Llama2-70B
说明:

多机情况下,只有在rank_0节点进行数据预处理,转换权重等工作,所以原始数据集和原始权重,包括保存结果路径,都应该在共享目录下。

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