ros/LLaMA-Factory
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Actions Packages Projects Releases Wiki Activity

update readme

Browse Source 
Former-commit-id: 440e9de66986ef7736361ce8ec3e23ce68655a56
This commit is contained in:
hiyouga
2024-05-29 18:39:11 +08:00
parent f4e16ae373
commit 9a65820592
7 changed files with 76 additions and 62 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

28
README_zh.md
View File

@@ -330,7 +330,7 @@ cd LLaMA-Factory
pip install -e .[torch,metrics]
```
可选的额外依赖项：torch、metrics、deepspeed、bitsandbytes、vllm、galore、badam、gptq、awq、aqlm、qwen、modelscope、quality
可选的额外依赖项：torch、torch_npu、metrics、deepspeed、bitsandbytes、vllm、galore、badam、gptq、awq、aqlm、qwen、modelscope、quality
> [!TIP]
> 遇到包冲突时，可使用 `pip install --no-deps -e .` 解决。
@@ -351,39 +351,35 @@ pip install https://github.com/jllllll/bitsandbytes-windows-webui/releases/downl
加入 [NPU 用户群](assets/wechat_npu.jpg)。
使用 `pip install -e .[torch_npu]` 来安装带有 **[torch-npu](https://gitee.com/ascend/pytorch)** 的 LLaMA-Factory。
如果使用昇腾 NPU 设备进行（分布式）训练或推理，需要安装 **[Ascend CANN Toolkit and Kernels](https://www.hiascend.com/developer/download/community/result?module=cann)**。可以参考安装教程中的**[安装 CANN](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/80RC2alpha002/quickstart/quickstart/quickstart_18_0004.html)**章节来进行安装，或使用以下快速安装指令：
在昇腾 NPU 设备上安装 LLaMA Factory 时，需要指定额外依赖项，使用 `pip install -e .[torch_npu,metrics]` 命令安装。此外，还需要安装 **[Ascend CANN Toolkit and Kernels](https://www.hiascend.com/developer/download/community/result?module=cann)**，安装方法请参考[安装教程](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/80RC2alpha002/quickstart/quickstart/quickstart_18_0004.html)或使用以下命令：
```bash
# 请替换 URL 为你需要的 CANN 版本对应的 URL
# 请替换 URL 为 CANN 版本和设备型号对应的 URL
# 安装 CANN Toolkit
wget https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/Milan-ASL/Milan-ASL%20V100R001C17SPC701/Ascend-cann-toolkit_8.0.RC1.alpha001_linux-"$(uname -i)".run
chmod +x Ascend-cann-toolkit_8.0.RC1.alpha001_linux-"$(uname -i)".run
./Ascend-cann-toolkit_8.0.RC1.alpha001_linux-"$(uname -i)".run --install
bash Ascend-cann-toolkit_8.0.RC1.alpha001_linux-"$(uname -i)".run --install
# 安装 CANN Kernels
wget https://ascend-repo.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/Milan-ASL/Milan-ASL%20V100R001C17SPC701/Ascend-cann-kernels-910b_8.0.RC1.alpha001_linux.run
chmod +x Ascend-cann-kernels-910b_8.0.RC1.alpha001_linux.run
./Ascend-cann-kernels-910b_8.0.RC1.alpha001_linux.run --install
bash Ascend-cann-kernels-910b_8.0.RC1.alpha001_linux.run --install
# 设置环境变量
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
```
| 依赖项 | 至少 | 推荐 |
| ------------ | ------- | --------- |
| CANN | 8.0.RC1 | 8.0.RC1 |
| torch | 2.2.0 | 2.2.0 |
| torch-npu | 2.2.0 | 2.2.0 |
| deepspeed | 0.13.2 | 0.13.2 |
| 依赖项 | 至少 | 推荐 |
| ------------ | ------- | ----------- |
| CANN | 8.0.RC1 | 8.0.RC1 |
| torch | 2.1.0 | 2.1.0 |
| torch-npu | 2.1.0 | 2.1.0.post3 |
| deepspeed | 0.13.2 | 0.13.2 |
Docker 镜像：
- 32GB：[下载地址](http://mirrors.cn-central-221.ovaijisuan.com/detail/130.html)
- 64GB：[下载地址](http://mirrors.cn-central-221.ovaijisuan.com/detail/131.html)
请记得使用 `ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES` 而非 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 来指定您使用的设备。
请使用 `ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES` 而非 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 来指定运算设备。
如果遇到无法正常推理的情况，请尝试设置 `do_sample: false`。