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原標題：大模型國產化適配3-基于昇騰910使用ChatGLM-6B進行模型訓練
關鍵字：模型,文件,權重,數據,切分
文章來源：算法邦
內容字數：18843字

內容摘要：

直播預告 | 5月28日10點，「智猩猩AI新青年講座」第236講正式開講，密歇根大學安娜堡分校在讀博士生張揮杰將直播講解《利用多級框架和多解碼器架構提高擴散模型訓練效率》，歡迎掃名~隨著 ChatGPT 的現象級走紅，引領了AI大模型時代的變革，從而導致 AI 算力日益緊缺。與此同時，中美貿易戰以及美國對華進行AI芯片相關的制裁導致 AI 算力的國產化適配勢在必行。之前講述了基于昇騰910使用ChatGLM-6B進行模型推理，本文將講述針對ChatGLM-6B大模型在昇騰910加速卡上面進行模型訓練，為了文章具有更好的閱讀體驗，具體代碼放置在GitHub：
https://github.com/liguodongiot/llm-action/tree/main/train/ascend/mindformers/chatglm。
環境搭建
操作系統版本/架構：EulerOS release 2.0 (SP8)/aarch64
NPU：8卡 910 ProB 32G
Python：3.7
NPU 驅動：23.0.rc1，下載
NPU 固件：6.3.0.1.241，下載
CANN 工具

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文章來源：算法邦
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作者簡介：智猩猩矩陣賬號之一，聚焦生成式AI，重點關注模型與應用。