GPU version of https://ai.gitcode.com/ascend-tribe/openpangu-embedded-1b-model/tree/main
开源盘古 Embedded-1B
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1.简介
openPangu-Embedded-1B 是基于昇腾 NPU 从零训练的高效语言模型,参数量为 1B(不含词表Embedding),模型结构采用 26 层 Dense 架构,训练了约 10T tokens。通过昇腾 Atlas 200I A2可用的模型架构设计、数据和训练策略优化,openPangu-Embedded-1B 在保持端侧运行的要求下达到了较高的精度。
2. 模型架构
openPangu-Embedded-1B 是一个为端侧设备运行而设计的高效快思考语言模型,支持昇腾 Atlas 200I A2。
openPangu-Embedded-1B | |
---|---|
Architecture | Dense |
Parameters (Non-Embedding) | 1B |
Number of Layers | 26 |
Hidden Dimension | 1536 |
Attention Mechanism | GQA |
Number of Attention Heads | 12 for Q, 6 for KV |
Vocabulary Size | 153k |
Context Length (Natively) | 32k |
Training Tokens | 10T |
3. 测评结果
评测集 | 测评指标 | 快思考 |
---|---|---|
通用能力 | ||
MMLU | Acc | 60.72 |
CMMLU | Acc | 51.99 |
C-Eval | Acc | 60.98 |
IF-Eval | Prompt Strict | 56.56 |
CLUEWSC | Acc | 68.55 |
数学&推理 | ||
GSM8K | Acc | 66.72 |
MATH-500 | Acc | 52.00 |
DROP | F1 | 50.31 |
代码能力 | ||
MBPP | Pass@1 | 54.09 |
HumanEval | Pass@1 | 56.71 |
注: 评测过程中system prompt 为空。
4. 部署和使用
4.1 环境准备
硬件规格
Atlas 800T A2 (64GB),驱动与固件安装包获取请参照 [Atlas 800T A2]。
软件环境
- 操作系统:Linux(推荐 openEuler>=24.03)
- CANN==8.1.RC1,安装准备及流程请参照 CANN Install
- python==3.10
- torch==2.1.0
- torch-npu==2.1.0.post12
- transformers==4.53.2
以上软件配套经过验证,理论可以支持更高版本,如有疑问,可以提交 issue。
4.2 权重完整性校验
请参考以下方法对下载内容进行完整性校验,hash 值存储在 checklist.chk 文件中。
#!/usr/bin/env bash
ARCH=$(uname -m)
MODEL_PATH="${TARGET_FOLDER}/${MODEL_FOLDER_PATH}"
cd "$MODEL_PATH" || exit 1
if [ "$ARCH" = "arm64" ]; then
sha256sum checklist.chk
else
sha256sum -c checklist.chk
fi
4.3 推理样例
下述内容提供 openPangu-Embedded-1B 在 transformers
框架上进行推理的一个简单示例:
运行前请修改 generate.py,添加模型路径。
cd inference
python generate.py
同时,openPangu-Embedded-1B 模型推理已适配昇腾 MindIE 2.2.T10(将于近期发布),支持 OrangePi AIpro (昇腾 Atlas 200I A2) 推理部署。届时可前往 昇腾社区ModelZoo 下载适配,下载镜像前需要申请权限,耐心等待权限申请通过后,根据指南下载对应版本文件和安装指导完成推理部署。
5. 模型许可证
除文件中对开源许可证另有约定外,openPangu-Embedded-1B 模型根据 OPENPANGU MODEL LICENSE AGREEMENT VERSION 1.0 授权,旨在允许使用并促进人工智能技术的进一步发展。有关详细信息,请参阅模型存储库根目录中的 LICENSE 文件。
6. 免责声明
由于 openPangu-Embedded-1B(“模型”)所依赖的技术固有的技术限制,以及人工智能生成的内容是由盘古自动生成的,华为无法对以下事项做出任何保证:
- 尽管该模型的输出由 AI 算法生成,但不能排除某些信息可能存在缺陷、不合理或引起不适的可能性,生成的内容不代表华为的态度或立场;
- 无法保证该模型 100% 准确、可靠、功能齐全、及时、安全、无错误、不间断、持续稳定或无任何故障;
- 该模型的输出内容不构成任何建议或决策,也不保证生成的内容的真实性、完整性、准确性、及时性、合法性、功能性或实用性。生成的内容不能替代医疗、法律等领域的专业人士回答您的问题。生成的内容仅供参考,不代表华为的任何态度、立场或观点。您需要根据实际情况做出独立判断,华为不承担任何责任。
7. 反馈
如果有任何意见和建议,请提交issue或联系 [email protected]。
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