DeepSeekVL2 使用指南

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• DeepSeekVL2 使用指南
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  • 环境安装
    • 1. 仓库拉取
    • 2. 环境搭建
  • 权重下载及转换
    • 1. 权重下载
    • 2. 权重转换
  • 数据集准备及处理
    • 1. 数据集下载
  • 微调
    • 1. 准备工作
    • 2. 配置参数
    • 3. 启动微调
  • 性能数据
  • 环境变量声明

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环境安装

【模型开发时推荐使用配套的环境版本】

请参考安装指南

1. 仓库拉取

git clone --branch 26.0.0 https://gitcode.com/Ascend/MindSpeed-MM.git
git clone https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM.git
cd Megatron-LM
git checkout core_v0.12.1
cp -r megatron ../MindSpeed-MM/
cd ..
cd MindSpeed-MM
mkdir logs
mkdir dataset
mkdir ckpt

2. 环境搭建

# python3.10
conda create -n test python=3.10
conda activate test

# 安装 torch 和 torch_npu，注意要选择对应python版本、x86或arm的torch、torch_npu及apex包
pip install torch-2.7.1-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl
pip install torch_npu-2.7.1*-cp310-cp310-manylinux_2_28_aarch64.whl

# apex for Ascend 参考 https://gitcode.com/Ascend/apex
# 建议从原仓编译安装

# 安装加速库
git clone https://gitcode.com/Ascend/MindSpeed.git
cd MindSpeed
# checkout commit from MindSpeed core_r0.12.1
git checkout 5176c6f5f133111e55a404d82bd2dc14a809a6ab
pip install -r requirements.txt
pip3 install -e .
cd ..

# 安装其余依赖库
pip install -e .

权重下载及转换

1. 权重下载

从Hugging Face等网站下载开源模型权重

• DeepSeekVL2；

将模型权重保存在raw_ckpt目录下，例如raw_ckpt/DeepSeekVL2。

2. 权重转换

MindSpeed MM修改了部分原始网络的结构名称，使用mm-convert工具对原始预训练权重进行转换。该工具实现了huggingface权重和MindSpeed MM权重的转换以及TP（Tensor Parallel）和EP（Expert Parallel）的权重切分。

mm-convert工具详细用法参考权重转换工具

注意

1. DeepSeekVL2权重转换依赖deepseekvl2包，安装过程参考链接。deepseekvl2包与特定版本的transformers兼容，建议安装transformers 4.45.0或transformers 4.38.2版本以确保兼容性。
2. 转换前需要在hf格式权重目录下，修改config.json的"_attn_implementation"字段改为"eager"。

转换命令如下

# 根据实际情况修改 ascend-toolkit 路径
source /usr/local/Ascend/cann/set_env.sh

mm-convert  DeepSeekVLConverter hf_to_mm \
  --cfg.mm_dir "pretrained/DeepSeekVL2" \
  --cfg.hf_config.hf_dir "raw_ckpt/DeepSeekVL2" \
  --cfg.parallel_config.llm_pp_layers [[13,17]] \
  --cfg.parallel_config.vit_pp_layers [[27,0]] \
  --cfg.parallel_config.ep_size 8 \
  --cfg.parallel_config.tp_size 1 \
  --cfg.trust_remote_code True

# 其中：
# mm_dir: 转换后保存目录
# hf_dir: huggingface权重目录
# llm_pp_layers: llm在每个卡上切分的层数，注意要和model.json中配置的pipeline_num_layers一致
# vit_pp_layers: vit在每个卡上切分的层数，注意要和model.json中配置的pipeline_num_layers一致
# ep_size: ep并行数量，注意要和微调启动脚本中的配置一致
# tp_size: tp并行数量，注意要和微调启动脚本中的配置一致
# trust_remote_code: 为保证代码安全，配置trust_remote_code默认为False，用户需要设置为True，并且确保自己下载的模型和数据的安全性

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数据集准备及处理

1. 数据集下载

注意：DeepSeekVL2原仓未开源训练数据集，这里以InternVL开源的数据集作为示例，用户可自行构造训练数据集。

【图片数据】

用户需自行获取并解压InternVL-Finetune数据集到dataset/playground目录下，以数据集ai2d为例，解压后的数据结构如下：

$playground
├── data
    ├── ai2d
        ├── abc_images
        ├── images
├── opensource
    ├── ai2d_train_12k.jsonl

修改convert_ai2d_to_dsvl.py文件的input_file和output_file，例如：

input_file = "dataset/playground/opensource/ai2d_train_12k.jsonl"    # 替换为实际输入路径
output_file = "dataset/playground/opensource/ai2d_train_12k_dsvl.jsonl"  # 替换为实际输出路径

运行数据格式转换脚本

python convert_ai2d_to_dsvl.py

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微调

1. 准备工作

配置脚本前需要完成前置准备工作，包括：环境安装、权重下载及转换、数据集准备及处理，详情可查看对应章节。

2. 配置参数

【数据目录配置】

根据实际情况修改data.json中的数据集路径，包括from_pretrained、data_path、data_folder等字段。 注意processor_path为转换前的权重路径。

{
  "dataset_param": {
      ...
      "basic_parameters": {
          "data_path": "dataset/playground/opensource/ai2d_train_12k_dsvl.jsonl",
          "data_folder": "dataset/playground/data/ai2d"
      },
      ...
      "processor_path": "deepseek-ai/deepseek-vl2",
      ...
  },
  ...
}

【模型保存加载及日志信息配置】

根据实际情况配置examples/deepseekvl2/finetune_deepseekvl2.sh的参数，包括加载、保存路径以及保存间隔--save-interval（注意：分布式优化器保存文件较大耗时较长，请谨慎设置保存间隔）：

...
# 加载路径
LOAD_PATH="ckpt/DeepSeekVL2"
# 保存路径
SAVE_PATH="save_dir"
...
GPT_ARGS="
    ...
    --no-load-optim \  # 不加载优化器状态，若需加载请移除
    --no-load-rng \  # 不加载随机数状态，若需加载请移除
    --no-save-optim \  # 不保存优化器状态，若需保存请移除
    --no-save-rng \  # 不保存随机数状态，若需保存请移除
    ...
"
...
OUTPUT_ARGS="
    --log-interval 1 \  # 日志间隔
    --save-interval 5000 \  # 保存间隔
    ...
    --log-tps \  # 增加此参数可使能在训练中打印每步语言模块的平均序列长度，并在训练结束后计算每秒吞吐tokens量。
"

若需要加载指定迭代次数的权重、优化器等状态，需将加载路径LOAD_PATH设置为保存文件夹路径LOAD_PATH="save_dir"，并修改latest_checkpointed_iteration.txt文件内容为指定迭代次数

$save_dir
   ├── latest_checkpointed_iteration.txt
   ├── ...

【单机运行配置】

配置examples/deepseekvl2/finetune_deepseekvl.sh参数如下

  # 根据实际情况修改 ascend-toolkit 路径
  source /usr/local/Ascend/cann/set_env.sh
  NPUS_PER_NODE=8
  MASTER_ADDR=localhost
  MASTER_PORT=6000
  NNODES=1
  NODE_RANK=0
  WORLD_SIZE=$(($NPUS_PER_NODE * $NNODES))

3. 启动微调

启动微调训练任务。

bash examples/deepseekvl2/finetune_deepseekvl2.sh

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性能数据

模型	机器型号	集群	任务	端到端 SPS
DeepSeekVL2	Atlas 800T A2	4*8	微调	4.924

注：此处 SPS 代表 Samples per Second。

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环境变量声明

环境变量	描述	取值说明
ASCEND_SLOG_PRINT_TO_STDOUT	是否开启日志打印	0: 关闭日志打屏 1: 开启日志打屏
ASCEND_GLOBAL_LOG_LEVEL	设置应用类日志的日志级别及各模块日志级别，仅支持调试日志	0: 对应DEBUG级别 1: 对应INFO级别 2: 对应WARNING级别 3: 对应ERROR级别 4: 对应NULL级别，不输出日志
TASK_QUEUE_ENABLE	用于控制开启task_queue算子下发队列优化的等级	0: 关闭 1: 开启Level 1优化 2: 开启Level 2优化
COMBINED_ENABLE	设置combined标志。设置为0表示关闭此功能；设置为1表示开启，用于优化非连续两个算子组合类场景	0: 关闭 1: 开启
CPU_AFFINITY_CONF	控制CPU端算子任务的处理器亲和性，即设定任务绑核	设置0或未设置: 表示不启用绑核功能 1: 表示开启粗粒度绑核 2: 表示开启细粒度绑核
HCCL_CONNECT_TIMEOUT	用于限制不同设备之间socket建链过程的超时等待时间	需要配置为整数，取值范围[120,7200]，默认值为120，单位s
PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF	控制缓存分配器行为	expandable_segments:<value>: 使能内存池扩展段功能，即虚拟内存特征
HCCL_EXEC_TIMEOUT	控制设备间执行时同步等待的时间，在该配置时间内各设备进程等待其他设备执行通信同步	需要配置为整数，取值范围[68,17340]，默认值为1800，单位s
ACLNN_CACHE_LIMIT	配置单算子执行API在Host侧缓存的算子信息条目个数	需要配置为整数，取值范围[1, 10,000,000]，默认值为10000
TOKENIZERS_PARALLELISM	用于控制Hugging Face的transformers库中的分词器（tokenizer）在多线程环境下的行为	False: 禁用并行分词 True: 开启并行分词
MULTI_STREAM_MEMORY_REUSE	配置多流内存复用是否开启	0: 关闭多流内存复用 1: 开启多流内存复用
NPU_ASD_ENABLE	控制是否开启Ascend Extension for PyTorch的特征值检测功能	设置0或未设置: 关闭特征值检测 1: 表示开启特征值检测，只打印异常日志，不告警 2:开启特征值检测，并告警 3:开启特征值检测，并告警，同时会在device侧info级别日志中记录过程数据
ASCEND_LAUNCH_BLOCKING	控制算子执行时是否启动同步模式	0: 采用异步方式执行 1: 强制算子采用同步模式运行
NPUS_PER_NODE	配置一个计算节点上使用的NPU数量	整数值（如 1, 8 等）