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LLaMA-Factory-310P3
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LLaMA-Factory-310P3/mindie/examples/README.md

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README

  • 此README对各模型统一的脚本及其使用方式进行介绍

路径变量解释

变量名 含义
working_dir 加速库及模型库下载后放置目录
llm_path 模型仓所在路径。若使用编译好的包，则路径为${working_dir}/MindIE-LLM/；若使用gitee下载的代码，则路径为${working_dir}/MindIE-LLM/examples/atb_models
weight_path 模型权重路径
w8a8s_weight_path 稀疏量化权重路径
w8a8sc_weight_path 切分并压缩后的稀疏量化权重路径
cur_dir 运行指令或执行脚本时的路径（当前目录）

权重

权重设置

  • ${weight_path}/config.json文件中需设置dtype和quantize类型来标识权重的量化类型和精度

    • 若dtype和quantize字段不存在，需新增

  • 配置

    量化类型及精度 torch_dtype quantize
    FP16 "float16" 无
    BF16 "bfloat16" 无
    W8A8 "float16" "w8a8"
    W8A8S "float16" "w8a8s"
    W8A8SC "float16" "w8a8sc"
    W8A16 "float16" "w8a16"

  • 示例

    • LLaMa模型的权重使用BF16精度，非量化 
      {
  "architectures": [
    "LlamaForCausalLM"
  ],
  ...
  "torch_dtype": "bfloat16",
  ...
}
    • LLaMa模型的权重使用FP16精度，W8A16量化 
      {
  "architectures": [
    "LlamaForCausalLM"
  ],
  ...
  "torch_dtype": "float16",
  ...
  "quantize": "w8a16",
}

权重转换

当前仅支持加载safetensor格式的权重文件 若下载的权重文件中已有safetensor格式的文件，则无需进行权重转换 若环境中仅有bin格式的权重文件，请按照如下方式进行转换 若当前环境不存在模型权重，请至hugging face官网下载

  • 使用${llm_path}/examples/convert/convert_weights.py将bin转成safetensor格式
  • 示例 
    cd ${llm_path}
python examples/convert/convert_weights.py --model_path ${weight_path}
    • 注意：必须先进入${llm_path}路径下执行以上命令，否则由于脚本中存在相对路径，会导致moudle not found的问题
  • 输出结果会保存在bin权重同目录下

NPU多卡量化

  • 环境要求
    • 硬件环境：910A或910B环境
    • Pytorch、PTA配套在2.1版本以上
    • CANN >= 8.0.RC2.B010
    • accelerate >= 0.28.0
    • 关闭虚拟内存：PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF环境变量需设置为expandable_segments:False（虚拟内存默认关闭）
  • 调用${llm_path}/examples/convert/model_slim/quantifier.py脚本时，--device_type参数需设置为npu
  • 参数配置和运行指令见各模型README文件

稀疏量化权重生成

  • Step 1：生成稀疏量化权重 
    cd ${llm_path}
python -m examples.convert.model_slim.quantifier --model_path ${weight_path} --save_directory ${w8a8s_weight_path} --w_bit 4 --a_bit 8 --calib_dataset_type TeacherQualification --fraction 0.011 --co_sparse True
    • 参数配置以模型README文件中的描述为准
  • Step 2：量化权重切分及压缩 
    torchrun --nproc_per_node {TP数} -m examples.convert.model_slim.sparse_compressor --model_path ${w8a8s_weight_path} --save_directory ${w8a8sc_weight_path}
    • TP数为tensor parallel并行个数
    • 注意：若权重生成时以TP=4进行切分，则运行时也需以TP=4运行
    • 示例 
        torchrun --nproc_per_node 2 -m examples.convert.model_slim.sparse_compressor --model_path /data1/weights/model_slim/llama2-7b_w8a8s --save_directory /data1/weights/model_slim/llama2-7b_w8a8sc_temp

启动脚本

  • Flash Attention的启动脚本路径为${llm_path}/examples/run_fa.py
  • Page Attention的启动脚本路径为${llm_path}/examples/run_pa.py

启动脚本相关环境变量

  • ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES
    • 指定当前机器上可用的逻辑NPU核心，多个核心间使用逗号相连
    • 核心编号需要通过 npu-smi info 指令查阅
    • Atlas 800I A2服务器需基于输出的 NPU 列查阅 npu_smi_info
    • Atlas 300I DUO服务器需基于输出的 Device 列查阅 npu_smi_info
      • 若要使用单卡双芯，请指定至少两个可见核心；若要使用双卡四芯，请指定至少四个可见核心
  • BIND_CPU
    • 绑定CPU核心开关
    • 设置为1进行绑核，设置为0则不绑核；默认进行绑核
    • 若当前机器未设置NUMA或绑核失败，可将 BIND_CPU 设为 0
  • PROFILING_LEVEL
    • 设置ProfilerLevel，默认为0
  • ATB_PROFILING_ENABLE
    • 是否落性能profiling文件
    • 设置为1生成profiling文件，设置为0则不生成；默认不生成profiling文件
  • PROFILING_FILEPATH
    • （若生成profiling文件）profiling文件的路径
    • 默认为${cur_dir}/profiling
  • ATB_LLM_BENCHMARK_ENABLE
    • 是否统计端到端和各token的性能数据
    • 设置为1统计耗时，设置为0则不统计；默认不统计
  • ATB_LLM_BENCHMARK_FILEPATH
    • 性能数据的保存路径
    • 默认为${cur_dir}/benchmark_result/benchmark.csv
  • ATB_LLM_LCOC_ENABLE
    • 是否开启通信计算掩盖功能
    • 在Prefill阶段开启通信计算掩盖会提升性能
  • ATB_LLM_LOGITS_SAVE_ENABLE
    • 是否保存每个token的logits，每个logits会保存成一个单独的pth文件
    • 设置为1保存，设置为0则不保存；默认不保存
  • ATB_LLM_LOGITS_SAVE_FOLDER
    • logits保存路径
    • 默认为${cur_dir}
  • ATB_LLM_TOKEN_IDS_SAVE_ENABLE
    • 是否保存每个token的id，输入和输出token会单独保存成两个文件
    • 设置为1保存，设置为0则不保存；默认不保存
  • ATB_LLM_TOKEN_IDS_SAVE_FOLDER
    • token id保存路径
    • 默认为${cur_dir}

run_fa.py脚本参数

  • --model_path
    • 模型权重路径
  • --input_text
    • 输入问题
    • 支持字符串列表或者字符串
    • 若此值为字符串，则构造推理输入时会基于batch size入参复制多份
    • 若此值为列表，则构造推理输入时会忽略batch size入参，真实的batch size为此列表实际长度
  • --max_input_length
    • 最大输入长度
    • 默认512个token
    • 若输入长度不足512个token，会自动使用padding补齐
  • --max_output_length
    • 最大输出长度
      • 默认输出20个token
  • --batch_size
    • 推理时固定的batch数量
    • 默认单batch
  • --is_flash_causal_lm
    • 是否使用Paged Attention，默认不使用
  • 示例 
    # 使用多卡运行Flash Attention，设置模型权重路径，设置输出长度为2048个token，精度使用BF16
torchrun --nproc_per_node 2 --master_port 20038 -m examples.run_fa --model_path ${weight_path} --max_output_length 2048 --is_bf16

run_pa.py脚本参数

  • --model_path
    • 模型权重路径
  • --input_text
    • 输入问题
    • 支持字符串列表或者字符串
    • 若此值为单元素列表或字符串，则构造推理输入时会基于batch size入参复制多份
    • 若此值为多元素列表，则构造推理输入时会忽略batch size入参，真实的batch size为此列表实际长度
  • --input_file
    • 目前仅支持jsonl格式文件，每一行必须为List[Dict]格式的按时间顺序排序对话数据
    • 每个Dict字典中需要至少包含"role"和"content"两个字段
  • --max_position_embeddings
    • 模型可接受的最长输入长度
    • 默认从模型权重的config文件中读取
  • --max_output_length
    • 最大输出长度
      • 默认输出20个token
  • --max_prefill_tokens
    • Prefill推理阶段，最大输入长度
    • 默认4096个token
  • --max_batch_size
    • 最大batch size，实际运行的batch size动态变化，有可能达不到设置的最大batch size
    • 默认单batch
  • --is_flash_model
    • 是否使用Paged Attention，默认使用
  • --is_chat_model
    • store_true类型参数，若添加，则判定是chat模型
    • 会从input_file(当前仅支持jsonl格式文件)中读取List[Dict]类型的对话数据
    • 若未指定input_file，则会将input_text中的文本自动组成对话数据
  • --chat_template
    • 默认值为None，且仅在is_chat_model为True时生效
    • 若设置为文件名且is_chat_model为True，则从文件名指定的文件中读取jinja格式的chat模板
    • 若设置为字符串且is_chat_model为True，则将该字符串解析为jinja格式的chat模板
  • 示例 
    # 使用多卡运行Paged Attention，设置模型权重路径，设置输出长度为2048个token
torchrun --nproc_per_node 2 --master_port 20038 -m examples.run_pa --model_path ${weight_path} --max_output_length 2048

特殊场景说明

  • 单机多用户场景
    • 300I DUO 和 800I A2 上，单机多用户场景下，由于通信算子之间采用共享内存进行通信，每个用户需要配置如下环境变量，进行共享内存的区分； 
      export ATB_SHARE_MEMORY_NAME_SUFFIX="user1"
    • 单机多用户场景：如300I DUO上有4张卡，每张卡单独跑一个模型推理任务，需要根据不同任务设置上述环境变量来区分，如user1、user2
  • 300I DUO卡上需开启以下环境变量 
    export INT8_FORMAT_NZ_ENABLE=1