ModelScope中怎么在昇腾d卡上用swift做微调训练啊？

在ModelScope中使用昇腾（Ascend）芯片进行Swift微调训练，需要结合阿里云PAI平台的相关工具和配置。以下是详细的步骤和操作指南：

1. 环境准备

在开始微调训练之前，您需要确保以下环境和资源已正确配置： - 硬件要求：昇腾（Ascend）芯片的计算资源。 - 软件环境： - 安装支持昇腾芯片的深度学习框架（如MindSpore或其他适配框架）。 - 配置ModelScope和Swift相关的依赖库。 - 数据存储：创建并挂载NAS文件系统，用于存储模型文件、训练数据和结果文件。

具体操作步骤：

1. 登录阿里云PAI控制台，选择目标地域（如华北6乌兰察布）。
2. 创建DSW实例，选择支持昇腾芯片的镜像（如pytorch-develop:1.12-gpu-py39-cu113-ubuntu20.04或适配昇腾的自定义镜像）。
3. 挂载NAS存储卷，路径通常为/mnt/data/nas。

2. 下载模型

在ModelScope中下载目标模型文件，并将其加载到昇腾环境中。

操作步骤：

1. 在DSW开发环境中打开Terminal。
2. 执行以下命令下载模型文件（以Llama-3为例）：

   mkdir /mnt/workspace/llama3-ckpts
   cd /mnt/workspace/llama3-ckpts
   git clone https://www.modelscope.cn/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B.git
   cd Meta-Llama-3-8B
   rm -rf .git
   

   注意：如果无法访问ModelScope，请设置代理后再尝试。

3. 准备训练数据

根据您的任务需求，准备适合的训练数据集。例如，您可以使用英文诗歌数据集进行微调。

操作步骤：

1. 在DSW的Notebook中执行以下命令下载示例数据集：

   !wget https://atp-modelzoo-sh.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/tutorial/llm_instruct/en_poetry_train.json
   

2. 如果需要自定义数据集，请参考示例数据格式，准备符合任务需求的数据文件。

4. 安装Swift及相关依赖

Swift是ModelScope提供的轻量化微调工具，支持LoRA等高效微调方法。在昇腾环境中安装Swift及相关依赖。

操作步骤：

1. 在DSW的Notebook中执行以下命令安装Swift及相关依赖：

   !pip install modelscope==1.12.0 transformers==4.37.0
   !pip install swift
   

2. 确保安装的版本与昇腾芯片兼容。如果遇到兼容性问题，请参考昇腾官方文档调整安装配置。

5. 微调训练

使用Swift工具对模型进行微调训练。以下是一个典型的LoRA微调训练命令：

操作步骤：

1. 在DSW的Notebook中执行以下命令启动微调训练：

   !accelerate launch --num_processes 1 --config_file /ml/code/multi_gpu.yaml /ml/code/sft.py \
      --model_name ./LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct/ \
      --model_type llama \
      --train_dataset_name en_poetry_train.json \
      --num_train_epochs 3 \
      --batch_size 8 \
      --seq_length 128 \
      --learning_rate 5e-4 \
      --lr_scheduler_type linear \
      --target_modules k_proj o_proj q_proj v_proj \
      --output_dir lora_model/ \
      --apply_chat_template \
      --use_peft \
      --load_in_4bit \
      --peft_lora_r 32 \
      --peft_lora_alpha 32
   

   参数说明： - --model_name：指定模型路径。 - --train_dataset_name：指定训练数据集路径。 - --num_train_epochs：训练轮数。 - --batch_size：批量大小。 - --seq_length：序列长度。 - --learning_rate：学习率。 - --peft_lora_r 和 --peft_lora_alpha：LoRA微调的超参数。

2. 重要提示：在昇腾环境中运行时，可能需要调整accelerate配置文件以适配昇腾芯片的分布式训练特性。

6. 模型推理与验证

完成微调后，可以使用Swift工具对模型进行推理验证。

操作步骤：

1. 在DSW的Notebook中编写代码启动WebUI应用：

   from swift import Swift
   model = Swift.from_pretrained('lora_model/')
   model.eval()
   

2. 使用测试数据验证模型效果，并根据需要调整微调参数。

7. 部署模型服务

将微调后的模型部署为在线推理服务。

操作步骤：

1. 将训练好的模型文件上传至OSS Bucket。
2. 登录PAI控制台，进入EAS（弹性推理服务）页面。
3. 配置服务参数，包括镜像地址、模型路径、运行命令等。
4. 启动服务并通过WebUI验证推理效果。

注意事项

• 硬件兼容性：确保昇腾芯片的驱动和框架版本与Swift工具兼容。
• 数据隐私：在使用外部数据集时，请遵守相关法律法规。
• 性能优化：根据昇腾芯片的特性，调整训练参数以提升性能。

通过以上步骤，您可以在ModelScope中使用昇腾芯片完成Swift微调训练，并将模型部署为在线服务。