大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
本文主要介绍了基于华为昇腾910B和LLaMA Factory多卡微调的实战教程，希望对使用大语言模型的同学们有所帮助。
文章目录
1. 前言 2. 配置环境 2.1 安装虚拟环境 2.2 安装依赖库 2.3 模型选型与下载 2.4 配置多卡环境 3. 运行代码 3.1 构建训练数据 3.2 修改配置文件 3.3 继续预训练(CPT) 3.4 SFT1. 前言
在之前博客中介绍了LLaMA Factory多卡微调的实战教程，该教程的算力依赖于英伟达GPU。但最近有不少订阅专栏的小伙伴提出疑问，是否能够使用华为的910B GPU来进行多卡微调呢？
2. 配置环境
需要说明的是，本文是在Ubuntu 20.04+MindSpore 2.2+CANN 8.0环境下复现成功的。
2.1 安装虚拟环境
首先安装anaconda&
总结
### 文章总结**作者介绍**：
herosunly，一位985院校硕士毕业的算法研究员，专注于大模型算法的研究与应用。拥有丰富的比赛经验和荣誉，包括百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委经历，微软OpenAI考试认证指导手册编写者，以及阿里云天池、CCF、科大讯飞等多个知名算法竞赛的优异获奖者。他不仅持有多项发明专利，还对机器学习和深度学习有独到见解，成功辅导了非计算机专业学生进入算法行业。
**文章主旨**：
本文为使用大语言模型的同学们提供了基于华为昇腾910B和LLaMA Factory进行多卡微调的实战教程，旨在解决之前依赖英伟达GPU的局限，展示在华为GPU环境下的操作流程。
**文章结构**：
1. **前言**
- 介绍了背景，即读者对于使用华为910B GPU进行多卡微调的需求和疑问。
2. **配置环境**
- **安装虚拟环境**：推荐安装anaconda，作为环境隔离和管理工具。
- **安装依赖库**：具体步骤未详述，但提示读者需要根据项目需求安装必要的库。
- **模型选型与下载**：选择适合项目的LLaMA或类似大语言模型，并下载到本地。
- **配置多卡环境**：详细说明了在华为昇腾910B环境下配置多GPU的步骤，确保模型能够高效利用硬件资源。
3. **运行代码**
- **构建训练数据**：根据模型需求准备训练数据集，可能包括数据清洗、标注等预处理工作。
- **修改配置文件**：根据当前环境（如GPU数量、型号等）调整模型配置文件，确保模型能正确运行。
- **继续预训练(CPT)**：在准备好的数据集上继续进行模型的预训练，优化模型参数。
- **SFT（Supervised Fine-Tuning）**：在有监督学习模式下进行微调，以提高模型在特定任务上的性能。
**总结**：
本文为算法研究者和学习者提供了一个详尽的实战教程，展示了如何在华为昇腾910B GPU环境下使用LLaMA Factory进行多卡微调。通过配置环境、准备数据、修改配置、运行代码等步骤，读者可以掌握在大规模GPU集群上高效训练大语言模型的方法，进一步推动AI技术在各领域的应用和发展。 gpullama大模型语言模型大语言模型cto训练数据预训练虚拟环境数据集openai深度学习机器学习研究员ai技术数据清洗fine-tuning管理工具研究者训练数据集
