通义千问开源模型在PAI灵骏的最佳实践
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内容提要
通义千问开源四款不同尺寸的语言模型，展示了在阿里云PAI灵骏智算服务上的高效分布式预训练、微调和推理验证。文章提供了资源开通、环境配置、模型准备和数据准备的指南，介绍了模型格式转换和离线推理的方法，以及使用PAI-EAS将模型部署为在线服务。
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关键要点
- 通义千问开源四款不同尺寸的语言模型：1.8B、7B、14B、72B。
- 阿里云PAI灵骏智算服务提供高效的深度学习支持，包括预训练、微调和推理验证。
- 以Qwen-7B为例，展示了基于Megatron-LM的训练流程，支持多种技术以提升训练效率。
- 提供了资源开通和环境配置的指南，包括模型参数量和推荐资源配置。
- 用户可通过ModelScope、Huggingface和OSS对象存储下载Qwen-7B模型。
- 数据准备建议在PAI灵骏智算服务中的DSW实例中进行，提供了wudao2.0数据集的准备流程。
- Megatron-LM训练数据准备包括数据清洗、格式转换和MMAP格式预训练数据集制作。
- 提供了小规模预处理数据的下载链接，方便用户试用。
- 模型格式转换脚本可将huggingface格式的模型转换为megatron格式。
- 继续预训练和微调的脚本参数设置详细说明，支持单机和分布式任务。
- 模型训练完成后，可进行离线推理，支持HuggingFace和Megatron-LM两种推理方式。
- 在线服务部署步骤包括开通阿里云PAI服务、准备资源组和部署模型服务。
- 提供了服务管理和调用的相关信息，确保用户能够顺利使用模型服务。
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