ModelLink2/examples

ModelLink 开发使用指南

目录

• 环境安装
• 权重下载及转换
• 数据集准备及处理
• 大模型分布式预训练
• 大模型分布式推理
• 大模型分布式评估
• 社区BUG列表

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环境安装

【模型开发时推荐使用配套的环境版本】

软件	版本
Python	3.8
Driver	在研版本
Firmware	在研版本
CANN	在研版本
Torch	2.1.0、2.2.0
Torch_npu	在研版本

1. 克隆仓库到本地服务器

    git clone https://gitee.com/ascend/ModelLink.git 
    git clone https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM.git
    cd Megatron-LM
    git checkout core_r0.6.0
    cp -r megatron ../ModelLink/
    cd ..
    cd ModelLink
    mkdir logs
    mkdir model_from_hf
    mkdir dataset
    mkdir ckpt

2. 环境搭建

    # python3.8
    conda create -n test python=3.8
    conda activate test
    
    # 安装 torch 和 torch_npu，注意要选择对应python版本、x86或arm的torch、torch_npu及apex包
    pip install torch-2.1.0-cp38-cp38m-manylinux2014_aarch64.whl 
    pip install torch_npu-2.1.0*-cp38-cp38m-linux_aarch64.whl
    pip install apex-0.1_ascend*-cp38-cp38m-linux_aarch64.whl
    
    # 修改 ascend-toolkit 路径
    source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh 
    
    # 安装加速库
    git clone https://gitee.com/ascend/MindSpeed.git
    cd MindSpeed
    git checkout 2b0edd2
    pip install -r requirements.txt 
    pip3 install -e .
    cd ..
    
    # 安装其余依赖库
    pip install -r requirements.txt 

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权重下载及转换

1. 权重下载

从Huggingface等网站下载开源模型权重

预训练权重链接在 首页README.md 配套版本与支持模型章节列表的参数列链接中可以获取

更多社区资源可以在模型列链接中获取，如Chat/Instruct权重等

权重可以基于网页直接下载，也可以基于命令行下载，保存到ModelLink/model_from_hf目录，比如：

#!/bin/bash
mkdir ./model_from_hf/llama-2-7b-hf/
cd ./model_from_hf/llama-2-7b-hf/
wget https://huggingface.co/daryl149/llama-2-7b-hf/resolve/main/config.json
wget https://huggingface.co/daryl149/llama-2-7b-hf/resolve/main/generation_config.json
wget https://huggingface.co/daryl149/llama-2-7b-hf/resolve/main/pytorch_model-00001-of-00002.bin
wget https://huggingface.co/daryl149/llama-2-7b-hf/resolve/main/pytorch_model-00002-of-00002.bin
wget https://huggingface.co/daryl149/llama-2-7b-hf/resolve/main/pytorch_model.bin.index.json
wget https://huggingface.co/daryl149/llama-2-7b-hf/resolve/main/special_tokens_map.json
wget https://huggingface.co/daryl149/llama-2-7b-hf/resolve/main/tokenizer.json
wget https://huggingface.co/daryl149/llama-2-7b-hf/resolve/main/tokenizer.model
wget https://huggingface.co/daryl149/llama-2-7b-hf/resolve/main/tokenizer_config.json
cd ../../

2. 权重转换

2.1 Huggingface权重转换到Megatron-Legacy

# 请按照您的真实环境修改 set_env.sh 路径
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

python tools/checkpoint/convert_ckpt.py \
    --model-type GPT \
    --loader llama2_hf \
    --saver megatron \
    --target-tensor-parallel-size 2 \
    --target-pipeline-parallel-size 4 \
    --num-layer-list 8,8,8,8 \
    --load-dir ./model_from_hf/llama-2-7b-hf/ \
    --save-dir ./model_weights/llama-2-7b-legacy/ \
    --tokenizer-model ./model_from_hf/llama-2-7b-hf/tokenizer.model

【--target-tensor-parallel-size】

指明需要切分的TP数量，默认为1

【--target-pipeline-parallel-size】

指明需要切分的PP数量，默认为1

【--num-layer-list】

可选参数，支持动态PP划分，通过列表指定每个PP Stage的层数

【--num-layers-per-virtual-pipeline-stage】

可选参数，支持VPP划分，指定VPP的每个Stage层数，默认为None

【--tokenizer-model】

需要指明到具体的分词器模型文件，如 tokenizer.model、tokenizer.json、qwen.tiktoken、None等，具体取决于huggingface中词表文件的格式形式

【--params-dtype】

指定权重转换后的权重精度模式，默认为fp16，如果源格式文件为bf16，则需要对应设置为bf16，影响推理或评估结果

【启动脚本】

ModelLink Huggingface到Megatron-Legacy权重转换脚本命名风格及启动方法为：

# 命名及启动：bash examples/model_name/ckpt_convert_xxx_hf2legacy.sh
# 需要配置并行参数以及权重词表加载保存等路径

bash examples/llama2/ckpt_convert_llama2_hf2legacy.sh

2.2 Megatron-Legacy权重转换到Huggingface

# 请按照您的真实环境修改 set_env.sh 路径
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

python tools/checkpoint/convert_ckpt.py \
    --model-type GPT \
    --loader megatron \
    --saver megatron \
    --save-model-type save_huggingface_llama \
    --load-dir ./model_weights/llama-2-7b-legacy/ \
    --target-tensor-parallel-size 1 \
    --target-pipeline-parallel-size 1 \
    --save-dir ./model_from_hf/llama-2-7b-hf/     # <-- 需要填入原始HF模型路径，新权重会存于./model_from_hf/llama-2-7b-hf/mg2hg/

【启动脚本】

ModelLink Megatron-Legacy到Huggingface的权重转换脚本命名风格及启动方法为：

# 命名及启动：bash examples/model_name/ckpt_convert_xxx_legacy2hf.sh
# 需要配置并行参数以及权重词表加载保存等路径

bash examples/llama2/ckpt_convert_llama2_legacy2hf.sh

2.3 lora权重与base权重合并

在上述权重转换命令中，加入如下参数可以将训练的 lora 权重与base进行融合。

--lora-load ${CHECKPOINT_LORA}  \
--lora-r 16 \
--lora-alpha 32 \
--lora-target-modules query_key_value dense dense_h_to_4h dense_4h_to_h \

【合并后转换为Megatron-Legacy权重】

# 请按照您的真实环境修改 set_env.sh 路径
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

python tools/checkpoint/convert_ckpt.py \
    --model-type GPT \
    --loader megatron \
    --saver megatron \
    --load-dir ./model_weights/llama-2-7b-legacy/ \
    --lora-load ./ckpt/llama-2-7b-lora \
    --lora-r 16 \
    --lora-alpha 32 \
    --lora-target-modules query_key_value dense dense_h_to_4h dense_4h_to_h \
    --target-tensor-parallel-size 1 \
    --target-pipeline-parallel-size 1 \
    --save-dir ./model_weights/llama-2-7b-lora2legacy

转换脚本命名风格及启动方法为：

bash examples/llama2/ckpt_convert_llama2_legacy2legacy_lora.sh

【合并后转换为Huggingface权重】

# 请按照您的真实环境修改 set_env.sh 路径
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

python tools/checkpoint/convert_ckpt.py \
    --model-type GPT \
    --loader megatron \
    --saver megatron \
    --save-model-type save_huggingface_llama \
    --load-dir ./model_weights/llama-2-7b-legacy/ \
    --lora-load ./ckpt/llama-2-7b-lora \
    --lora-r 16 \
    --lora-alpha 32 \
    --lora-target-modules query_key_value dense dense_h_to_4h dense_4h_to_h \
    --target-tensor-parallel-size 1 \
    --target-pipeline-parallel-size 1 \
    --save-dir ./model_from_hf/llama-2-7b-hf/    # <-- 需要填入原始HF模型路径，新权重会存于./model_from_hf/llama-2-7b-hf/mg2hg/

转换脚本命名风格及启动方法为：

bash examples/llama2/ckpt_convert_llama2_legacy2hf_lora.sh

注意： lora参数值需与lora微调时的参数保持一致

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数据集准备及处理

1. 数据集下载

从Huggingface等网站下载开源数据集，保存到ModelLink/dataset/ 目录

常用的预训练数据集有：

• Enwiki数据集
• C4数据集
• ChineseWebText

常用的对话指令微调数据集有：

• 单轮对话：Alpaca数据集
• 多轮对话：ShareGPT数据集
• 多轮对话：AlpacaHistroy数据集

数据集下载可以基于网页直接下载，也可以基于命令行下载，比如：

mkdir dataset
cd dataset/
wget https://huggingface.co/datasets/lsb/enwiki20230101/resolve/main/data/train-00000-of-00042-d964455e17e96d5a.parquet
cd ..

2. 数据集处理

2.1 预训练数据集处理方法

# 请按照您的真实环境修改 set_env.sh 路径
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
mkdir ./dataset

python ./preprocess_data.py \
    --input ./dataset/train-00000-of-00042-d964455e17e96d5a.parquet \
    --tokenizer-name-or-path ./model_from_hf/llama-2-hf \
    --tokenizer-type PretrainedFromHF \
    --handler-name GeneralPretrainHandler \
    --output-prefix ./dataset/enwiki \
    --json-keys text \
    --workers 4 \
    --log-interval 1000  

【--input】

可以直接输入到数据集目录或具体文件，如果是目录，则处理全部文件, 支持 .parquet \ .csv \ .json \ .jsonl \ .txt \ .arrow 格式， 同一个文件夹下的数据格式需要保持一致

【--handler-name】

当前预训练默认使用 GeneralPretrainHandler，支持的是预训练数据风格，提取数据的text列，格式如下：

[
  {"text": "document"},
  {"other keys": "optional content"}
]

用户可结合具体数据处理需求添加新的Handler进行数据处理

【--json-keys】

从文件中提取的列名列表，默认为 text，可以为 text, input, title 等多个输入，结合具体需求及数据集内容使用，如：

--json-keys text input output \

【--n-subs】

数据预处理并行加速参数。当需要预处理的数据集比较大时，可以通过并行处理进行加速，方法为设置参数--n-subs，通过该参数设置并行处理数量。在数据预处理过程会将原始数据集切分为n_sub个子集，对子集进行并行处理，然后合并，从而实现加速。建议预处理数据集超过GB级别时加上该参数。

ModelLink预训练数据集处理脚本命名风格及启动方法为：

# Legacy
# 命名及启动：examples/model_name/data_convert_xxx_pretrain.sh
bash examples/llama2/data_convert_llama2_pretrain.sh

# Mcore
# 命名及启动：examples/mcore/model_name/data_convert_xxx_pretrain.sh
bash examples/mcore/llama2/data_convert_llama2_pretrain.sh

预训练数据集处理结果如下：

./dataset/enwiki_text_document.bin
./dataset/enwiki_text_document.idx

预训练时，数据集路径输入 ./dataset/enwiki_text_document 即可

2.2 微调数据集处理方法

2.2.1 Alpaca风格数据集处理方法

Alpaca风格微调数据集下载可以基于网页直接下载，也可以基于命令行下载，比如：

cd dataset/
wget https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet
cd ..

在指令监督微调时，instruction 列对应的内容会与 input 列对应的内容拼接后作为人类指令，即人类指令为 instruction\ninput。而 output 列对应的内容为模型回答。如果指定了history，则会将历史对话内容也加入进来。如果指定system 列，则对应的内容将被作为系统提示词。

# 请按照您的真实环境修改 set_env.sh 路径
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
mkdir ./finetune_dataset

python ./preprocess_data.py \
    --input ./dataset/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet \
    --tokenizer-name-or-path ./model_from_hf/llama-2-7b-hf/ \
    --output-prefix ./finetune_dataset/alpaca \
    --workers 4 \
    --log-interval 1000 \
    --tokenizer-type PretrainedFromHF \
    --handler-name AlpacaStyleInstructionHandler \
    --prompt-type llama2  # <-- 需要填入模型模板
    # --map-keys '{"prompt":"instruction","query":"input","response":"output"}' # 默认值，可不传

【--input】

可以直接输入到数据集目录或具体文件，如果是目录，则处理全部文件, 支持 .parquet \ .csv \ .json \ .jsonl \ .txt \ .arrow 格式， 同一个文件夹下的数据格式需要保持一致

【--map-keys】

--map-keys参数用于配置字段映射来使用数据集。

Alpaca风格示例：

[
{
    "instruction": "人类指令（必填）",
    "input": "人类输入（选填）",
    "output": "模型回答（必填）",
    "system": "系统提示词（选填）",
    "history": [
    ["第一轮指令（选填）", "第一轮回答（选填）"],
    ["第二轮指令（选填）", "第二轮回答（选填）"]
    ]
}
]

对于上面格式的数据，--map-keys参数完整应为

'{"prompt":"instruction","query":"input","response":"output","system":"system","history":"history"}'

其中参数的key值"prompt"、"query"、"response"、"system"、"history"代表数据集列映射后的属性，在代码中是固定的，不应改变，value值"instruction"、"input"、"output"、"system"、"history"对应数据集的列名。

考虑到alpaca数据集大部分都是["instruction", "input", "output"]型格式，因此我们为key值["prompt", "query", "response"]设置了默认值。因此上面格式--map-keys参数可简略为'{"system": "system","history": "history"}'

若数据集中无system与history列，则--map-keys可省略。

【--prompt-type】

用于指定模型模板，能够让base模型微调后能具备更好的对话能力。

目前支持的模板有：

['empty', 'default', 'chatglm3_system', 'chatml', 'qwen', llama2]

【--handler-name】

微调数据预处理Alpaca风格数据集时，应指定为AlpacaStyleInstructionHandler，根据--map-keys参数提取对应数据的列。

示例1：

    --map-keys '{"prompt":"notice","query":"question","response":"answer","system":"system_test","history":"histories"}'

则会提取数据集里的"notice"、"question"、"answer"、"system_test"、"histories"列

示例2：

    --map-keys '{"history":"histories"}'

则会提取数据集里的"instruction"、"input"、"output"、"histories"列，其中"instruction"、"input"、"output"列作为默认值隐式存在。

2.2.2 Sharegpt风格数据集处理方法

相比 alpaca 格式的数据集，sharegpt 格式支持更多的角色种类，例如 human、gpt、observation、function等等。它们构成一个对象列表呈现在conversations列中。

Sharegpt风格示例：

[
  {
    "conversations": [
      {
        "from": "human",
        "value": "人类指令"
      },
      {
        "from": "function_call",
        "value": "工具参数"
      },
      {
        "from": "observation",
        "value": "工具结果"
      },
      {
        "from": "gpt",
        "value": "模型回答"
      }
    ],
    "system": "系统提示词（选填）",
    "tools": "工具描述（选填）"
  }
]

Sharegpt风格微调数据集下载可以基于网页直接下载，也可以基于命令行下载，比如：

cd dataset/
wget https://huggingface.co/datasets/shibing624/roleplay-zh-sharegpt-gpt4-data/resolve/main/sharegpt_formatted_data-evol-gpt4.jsonl
cd ..

Sharegpt格式数据预处理脚本：

# 请按照您的真实环境修改 set_env.sh 路径
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
mkdir ./finetune_dataset

python ./preprocess_data.py \
    --input ./dataset/sharegpt_formatted_data-evol-gpt4.jsonl \
    --tokenizer-name-or-path ./model_from_hf/llama-2-7b-hf/ \
    --output-prefix ./finetune_dataset/sharegpt \
    --workers 4 \
    --log-interval 1000 \
    --tokenizer-type PretrainedFromHF \
    --handler-name SharegptStyleInstructionHandler \
    --prompt-type llama2  # <-- 需要填入模型模板
    # --map-keys '{"messages":"conversations", "tags":{"role_tag": "from","content_tag": "value","user_tag": "human","assistant_tag": "gpt","system_tag": "system", "observation_tag":"observation", "function_tag":"function_call"}}' # 默认值，可不传

【--map-keys】

--map-keys参数用于配置字段映射来使用数据集。默认值为

'{"messages":"conversations", "tags":{"role_tag": "from","content_tag": "value","user_tag": "human","assistant_tag": "gpt","system_tag": "system", "observation_tag":"observation", "function_tag":"function_call"}}'

其中key值"messages"、"tags"代表数据集列映射后的属性，在代码中是固定的，不应改变。value值中"conversations"对应数据集的列名、"from"对应角色标志、"human"、"gpt"、"system"、"observation"、"function_call"对应角色种类、"value"对应具体内容标志。

以OpenAI格式为例，OpenAI 格式是 sharegpt 格式的一种特殊情况，其中第一条消息可能是系统提示词。

OpenAI格式示例：

[
  {
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "系统提示词（选填）"
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "人类指令"
      },
      {
        "role": "assistant",
        "content": "模型回答"
      }
    ]
  }
]

OpenAI格式数据预处理脚本：

# 请按照您的真实环境修改 set_env.sh 路径
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
mkdir ./finetune_dataset

python ./preprocess_data.py \
    --input ./dataset/xxx.json \
    --tokenizer-name-or-path ./model_from_hf/llama-2-7b-hf/ \
    --output-prefix ./finetune_dataset/openai \
    --workers 4 \
    --log-interval 1000 \
    --tokenizer-type PretrainedFromHF \
    --handler-name SharegptStyleInstructionHandler \
    --prompt-type llama2 \
    --map-keys '{"messages":"messages", "tags":{"role_tag": "role","content_tag": "content","user_tag": "user","assistant_tag": "assistant","system_tag": "system"}}'

【--handler-name】

微调数据预处理Sharegpt风格数据集时，应指定为SharegptStyleInstructionHandler，并根据--map-keys参数提取对应数据的列。

示例1：

    --map-keys '{"messages":"chat"}'

则会提取数据集里的"chat"列，其中"tags"属性包含角色格式和内容格式，做为默认值隐式存在，角色格式可以为："from": "human"、"from": "gpt"、"from": "observation"、"from": "function_call"，内容格式为"value": "具体内容"

示例2：

    --map-keys '{"messages":"messages", "tags":{"role_tag": "role","content_tag": "content","user_tag": "user","assistant_tag": "assistant"}}'

则会提取数据集里的"messages"列，其中角色格式可以为："role": "user"、"role": "assistant"，内容格式为"content": "具体内容"

ModelLink微调数据集处理脚本命名风格及启动方法为：

# Legacy
# 命名及启动：examples/model_name/data_convert_xxx_instruction.sh
bash examples/llama2/data_convert_llama2_instruction.sh

指令微调数据集处理结果如下：

./finetune_dataset/alpaca_packed_attention_mask_document.bin
./finetune_dataset/alpaca_packed_attention_mask_document.idx
./finetune_dataset/alpaca_packed_input_ids_document.bin
./finetune_dataset/alpaca_packed_input_ids_document.idx
./finetune_dataset/alpaca_packed_labels_document.bin
./finetune_dataset/alpaca_packed_labels_document.idx

微调时，数据集路径输入 ./finetune_dataset/alpaca 即可

3. 数据集合并

若要对预处理好的多个数据集进行合并，须将待合并数据集放在一个单独文件夹里面，然后按如下调用命令：

预训练：

python ./merge_datasets.py \
    --input ./process_data/enwiki_subsets \
    --output-prefix ./process_data/merge_enwiki
    # --keys text_document # 默认值，可不传

微调：

python ./merge_datasets.py \
    --input ./process_data/alpaca_tune_subsets \
    --output-prefix ./process_data/merge_tune_alpaca
    --keys packed_attention_mask_document packed_input_ids_document packed_labels_document

【--input】

参数值为待合并数据集所在文件夹路径，里面应包含每个数据处理之后的.bin和.idx文件，例如有两个预训练数据集，则应包含四个文件（若为微调，则两个数据集应包含12个文件）：

data1_xxx_text_document.idx, data1_xxx_text_document.bin, data2_xxx_text_document.idx, data2_xxx_text_document.bin

【--output-prefix】

参数值为合并之后数据集保存路径前缀

【--keys】

• 参数值为文件分类标识符列表，文件夹中文件名匹配到含有相同key的文件会被合并
• 合并之后生成的数据集文件命名规则为：output_prefix_key。默认值为预训练场景的数据集文件后缀，即[text_document]。微调场景须手动指定keys，如上示例。

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大模型分布式预训练

1. 准备工作

配置脚本前需要完成前置准备工作，包括：环境安装、数据集准备及处理、Huggingface权重转换，详情可查看对应章节

2. 配置预训练参数

legacy分支的预训练脚本保存在 example 中各模型文件夹下：pretrain_xxx_xx.sh

mcore分支的预训练脚本保存在 example/mcore 中各模型文件夹下：pretrain_xxx_xx.sh

需根据实际情况修改路径和参数值：

示例：

examples/llama2/pretrain_llama2_7b_ptd.sh (legacy分支) examples/mcore/llama2/pretrain_llama2_7b_ptd.sh (mcore分支)

路径配置：包括权重保存路径、权重加载路径、词表路径、数据集路径

   # 根据实际情况配置权重保存、权重加载、词表、数据集路径
   CKPT_SAVE_DIR="./ckpt/llama-2-7b"  #权重保存路径
   CKPT_LOAD_DIR="./model_weights/llama-2-7b-legacy/"  #权重加载路径
   TOKENIZER_MODEL="./model_from_hf/llama-2-7b-hf/tokenizer.model"  #词表路径
   DATA_PATH="./dataset/enwiki_text_document"  #数据集路径

【--tokenizer-type】

参数值为PretrainedFromHF时， 词表路径仅需要填到模型文件夹即可，不需要到tokenizer.model文件

【--data-path】

支持多数据集训练，参数格式如下

    --data-path dataset1-weight dataset1-path dataset2-weight dataset2-path

示例：

    --data-path 0.5 "./dataset/enwiki_text_document1" 0.5 "./dataset/enwiki_text_document2"

【单机运行】

    GPUS_PER_NODE=8
    MASTER_ADDR=locahost
    MASTER_PORT=6000
    NNODES=1  
    NODE_RANK=0  
    WORLD_SIZE=$(($GPUS_PER_NODE * $NNODES))

【多机运行】

    # 根据分布式集群实际情况配置分布式参数
    GPUS_PER_NODE=8  #每个节点的卡数
    MASTER_ADDR="your master node IP"  #都需要修改为主节点的IP地址（不能为localhost）
    MASTER_PORT=6000
    NNODES=2  #集群里的节点数，以实际情况填写,
    NODE_RANK="current node id"  #当前节点的RANK，多个节点不能重复，主节点为0, 其他节点可以是1,2..
    WORLD_SIZE=$(($GPUS_PER_NODE * $NNODES))

3. 启动预训练

【legacy分支】

    bash example/模型文件夹/pretrain_xxx_xxx.sh

示例： (以llama2-7B为例)

    bash examples/llama2/pretrain_llama2_7b_ptd.sh

【mcore分支】

    bash example/mcore/模型文件夹/pretrain_xxx_xxx.sh

示例：

    bash examples/mcore/llama2/pretrain_llama2_7b_ptd.sh

注意：

• 多机训练需在多个终端同时启动预训练脚本(每个终端的预训练脚本只有NODE_RANK参数不同，其他参数均相同)
• 如果使用多机训练，且没有设置数据共享，需要在训练启动脚本中增加--no-shared-storage参数，设置此参数之后将会根据布式参数判断非主节点是否需要load数据，并检查相应缓存和生成数据

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大模型分布式推理

1. Generate：流式推理

ModelLink 流式推理脚本命名风格及启动方法为：

# Legacy
# 命名及启动：examples/model_name/generate_xxx.sh
bash examples/llama2/generate_llama2_7b_ptd.sh

# Mcore
# 命名及启动：examples/mcore/model_name/generate_xxx.sh
bash examples/mcore/llama2/generate_llama2_7b_ptd.sh

# 按实际情况修改启动脚本中模型权重路径和分词器路径
CHECKPOINT="./model_weights/llama-2-7b-legacy"
TOKENIZER_PATH="./model_from_hf/llama-2-hf/"

# 启动任务
bash examples/llama2/generate_llama2_7b_ptd.sh

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大模型分布式评估

ModelLink 基准评估脚本命名风格及启动方法为：

# Legacy
# 命名及启动：examples/model_name/evaluate_xxx.sh
bash examples/llama2/evaluate_llama2_7b_ptd.sh

# Mcore
# 命名及启动：examples/mcore/model_name/evaluate_xxx.sh
bash examples/mcore/llama2/evaluate_llama2_7b_ptd.sh

# ascend-toolkit 路径
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh 

# 修改模型参数路径和词表路径
TOKENIZER_PATH="./model_from_hf/llama-2-hf/"  #词表路径
CHECKPOINT="./model_weights/llama-2-7b-legacy"  #权重路径
# 配置任务和数据集路径
DATA_PATH="./mmlu/data/test/"
TASK="mmlu"

# 启动评估脚本
bash examples/llama2/evaluate_llama2_7B_ptd.sh

【lora权重评估】

使用lora权重的评估脚本命名风格及启动方法为：

bash examples/llama2/evaluate_llama2_7B_lora_ptd.sh

ModelLink已支持模型评估分数如下：

模型	任务	ModelLink	社区值	模型	任务	ModelLink	社区值
Aquila-7B	BoolQ	77.3%	--	Aquila2-7B	BoolQ	77.8%	77.6%
Aquila2-34B	BoolQ	88.0%	87.0%	Baichuan-7B	BoolQ	69.0%	67.0%
Baichuan-13B	BoolQ	74.7%	73.6%	Baichuan2-7B	BoolQ	70.0%	63.2%
Baichuan2-13B	BoolQ	78.0%	67.0%	Bloom-7B	MMLU	25.1%	25.4%
Bloom-176B	BoolQ	64.5%	--	ChatGLM3-6B	MMLU	61.5%	61.4%
CodeLLaMA-34B	Human Eval	48.78%	48.8%	Gemma-2B	MMLU	39.4%	39.7%
Gemma-7B	MMLU	52.2%	52.2%	InternLM-7B	MMLU	48.7%	51.0
LLaMA-7B	BoolQ	74.6%	75.4	LLaMA-13B	BoolQ	79.6%	78.7
LLaMA-33B	BoolQ	83.2%	83.1	LLaMA-65B	BoolQ	85.7%	86.6
LLaMA2-7B	MMLU	45.7%	45.3%	LLaMA2-13B	BoolQ	82.2%	81.7
LLaMA2-34B	BoolQ	85.9%	--	LLaMA2-70B	BoolQ	65.1%	--
LLaMA3-8B	MMLU	65.3%	66.6%	LLaMA3-70B	BoolQ	78.3%	79.5%
LLaMA3.1-8B	MMLU	65.26%	66.7%	LLaMA3.1-70B	MMLU	81.8%	79.3%
Mistral-7B	MMLU	56.3%	56.3%	Mixtral-8x7B	MMLU	66.0%	65.8%
QWen-7B	MMLU	58.1%	58.2%	Qwen-14B	MMLU	65.3%	66.3%
QWen-72B	MMLU	74.6%	77.4%	QWen1.5-0.5B	MMLU	31.8%	31.8%
QWen1.5-1.8b	MMLU	46.2%	46.8%	QWen1.5-4B	BoolQ	55.0%	0.561
QWen1.5-7B	MMLU	60.3%	61.0%	QWen1.5-14B	MMLU	67.3%	67.6%
QWen1.5-32B	MMLU	72.6%	73.4%	QWen1.5-72B	MMLU	77.5%	77.5%
Yi-34B	MMLU	76.3%	75.8%	Qwen2-72B	MMLU	83.6%	84.2

---

社区BUG列表

1. Baichuan-13B: 在任务执行过程中如果出现报错：AttributeError: 'BaichuanTokenizer’ object has no attribute 'sp_model'，请执行下面命令解决这个问题：

   pip install transformers==4.32.0 --force
   

2. GPT: GPT词表文件与常规模型不同：

   mkdir vocab_file 
   cd vocab_file
   wget https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/gpt2-vocab.json
   wget https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/gpt2-merges.txt
   cd ..
   
   # 处理成训练数据
   python ./preprocess_data.py \
       --input ./dataset/ \
       --output-prefix ./dataset/gpt_text_sentence \
       --tokenizer-type GPT2BPETokenizer \
       --vocab-file ./vocab_file/gpt2-vocab.json \
       --merge-file ./vocab_file/gpt2-merges.txt \
       --append-eod \
       --workers 4 \
       --log-interval 1000
   
   # 请根据真实存放路径配置预训练脚本以下参数
   VOCAB_FILE="./vocab_file/gpt2-vocab.json"   # 词表
   MERGE_FILE="./vocab_file/gpt2-merges.txt"   # BPE 合并表
   DATA_PATH="./dataset/gpt_text_sentence"     # 数据路径
   

3. Bloom-176B: config.json中同字段对应的key值与其他模型不一致，将文件中的n_embed改为hidden_size， 将num_attention_heads修改为n_head

4. QWen: 不包含QWen1.5等，需要修改权重文件

   # 修改modelling_qwen.py文件第39行，将：
   # SUPPORT_FP16 = SUPPORT_CUDA and torch.cuda.get_device_capability(0)[0] >= 7
   # 修改为：
   # SUPPORT_FP16 = True