华为昇腾运行llama-factory

### 在华为昇腾平台上运行 Llama-Factory 的配置教程 要在华为昇腾平台（如昇腾 Ascend 910B2）上成功运行 Llama-Factory 项目，需完成一系列环境准备、依赖安装以及模型适配工作。以下是详细的说明： #### 1. 准备硬件与软件环境 为了支持 Llama-Factory，在昇腾 AI 平台上需要先搭建适合的软硬件基础架构。 - **硬件需求**: 使用昇腾 Ascend 910 或其他兼容设备作为计算核心。 - **操作系统**: 推荐 Ubuntu 18.04 LTS 版本，这是官方镜像所支持的操作系统版本[^2]。 通过 Docker 容器技术加载预构建好的 MindSpore 开发环境镜像可以简化开发流程。具体命令如下所示： ```bash docker login -u YOUR_USERNAME ascendhub.huawei.com docker pull ascendhub.huawei.com/public-ascendhub/ascend-mindspore:23.0.0-A2-ubuntu18.04 ``` 启动容器并进入交互模式： ```bash docker run --privileged -it \ --network=host \ --shm-size=8g \ -v /usr/local/Ascend:/usr/local/Ascend \ -e ASCEND_OPP_PATH=/usr/local/Ascend/opp \ ascendhub.huawei.com/public-ascendhub/ascend-mindspore:23.0.0-A2-ubuntu18.04 bash ``` 此操作会创建一个具备昇腾驱动程序和框架库的基础开发环境。 #### 2. 下载与克隆Llama-Factory源码 访问 GitHub 上托管的 Llama-Factory 存储库地址，并将其复制至本地目录下： ```bash git clone https://github.com/example-user/llama-factory.git cd llama-factory ``` 注意替换 `https://github.com/example-user/llama-factory.git` 为实际项目的 Git 地址。 #### 3. 转换 PyTorch 模型权重到 MindSpore 格式 由于原生 Llama-Factory 可能基于 PyTorch 实现，而昇腾生态更倾向于采用 MindSpore 框架，则需要执行参数映射转换过程来实现跨框架迁移。 利用工具脚本将原始 checkpoint 文件中的张量结构重新排列成符合目标 API 的形式。例如： ```python import torch from mindspore import Tensor, save_checkpoint def convert_pytorch_to_mindspore(pt_model_path, ms_output_path): pt_state_dict = torch.load(pt_model_path, map_location='cpu') converted_params = {} for name, param in pt_state_dict.items(): new_name = adapt_param_name(name) # 自定义名称调整逻辑函数 converted_params[new_name] = Tensor(param.detach().numpy()) save_checkpoint(converted_params, ms_output_path) convert_pytorch_to_mindspore('original.pth', 'converted.ckpt') ``` 上述代码片段展示了如何读取 PyTorch 权重文件并将它们保存为 MindSpore 支持的 `.ckpt` 格式。 #### 4. 修改推理代码以适应昇腾 NPU 加速卡特性 针对昇腾系列处理器优化后的神经网络通常能够获得更高的吞吐性能表现。因此建议按照以下原则改造原有 Python 脚本内容: - 替代标准 TensorFlow/Keras 层次调用方式转而选用 MindSpore 提供的功能接口； - 对于大规模稀疏矩阵乘法运算场景考虑引入 GEMM 性质加速单元； - 如果涉及自注意力机制部分则特别关注 block size 参数选取策略以便充分利用片上缓存资源效率最大化。 最后测试整个端到端预测管线功能正常与否即可结束全部部署环节[^1]。 --- ###