大模型国产化适配4-基于昇腾910使用LLaMA-13B进行多机多卡训练

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原标题：大模型国产化适配4-基于昇腾910使用LLaMA-13B进行多机多卡训练
关键字：华为,模型,权重,数据,路径
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直播预告 | 6月6日晚7点，「智猩猩AI新青年讲座」第238讲正式开讲，香港大学CVMI Lab在读博士 杨霁晗将直播讲解《V-IRL：根植于真实世界的AI Agents》，欢迎扫码报名~随着 ChatGPT 的现象级走红，引领了 AI 大模型时代的变革，从而导致 AI 算力日益紧缺。与此同时，中美贸易战以及美国对华进行AI芯片相关的制裁导致 AI 算力的国产化适配势在必行。之前讲述了基于昇腾910使用ChatGLM-6B进行模型训练和推理，主要是针对 MindSpore 框架进行大模型训练，这也是华为自家研发的 AI 框架。在昇腾上面除了使用 MindSpore 进行大模型训练，我们也可以使用 PyTorch 进行大模型训练。这两个框架也是在昇腾 NPU 上华为花主要精力维护的两款 AI 框架。
本文主要针对 MindSpore 和 Pytorch 分布式 AI 框架在进行多机多卡训练（双机16卡），为了文章具有更好的阅读体验，具体代码放置在GitHub：llm-action。
大模型国产化系列：
大模型国产化适配1-华为昇腾AI全栈软硬件平台总结
大模型国产化适配2-基于昇腾91

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作者简介：智猩猩矩阵账号之一，聚焦生成式AI，重点关注模型与应用。