Day0遷移、一鍵部署，華為開源的昇思MindSpore成為大模型開發(fā)的“萬能鑰匙”
昇思MindSpore，了解一下。
金磊 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI
沒有一個(gè)大模型可以一統(tǒng)天下。
這，或許已經(jīng)成為了AI大模型時(shí)代行業(yè)里的一個(gè)共識(shí)。
在如此背景之下，面對(duì)眾多且日新月異的主流大模型和AI技術(shù)，如何能在一個(gè)框架、生態(tài)下去體驗(yàn)，卻成了開發(fā)者們“老大難”的問題。
難道就沒有一個(gè)又快又好又方便的解決辦法嗎？
有的——
華為開源的昇思MindSpore，了解一下。
在這里，主流SOTA大模型的“搬家”是這樣的——訓(xùn)練Day0遷移：
只需改動(dòng)極少極少的代碼就OK，并且精度和性能都在線。
推理是一鍵部署的：
訓(xùn)練轉(zhuǎn)推理全流程自動(dòng)化，20多個(gè)主流大模型開箱即用，百億參數(shù)模型加載只需不到30秒。
△MindSpore生態(tài)快速遷移解決方案的技術(shù)架構(gòu)那么昇思MindSpore是如何做到，我們繼續(xù)往下看。
改4行代碼，“搬家”DeepSeek-V3
為了讓遷移大模型這件事變得無感知，昇思MindSpore“翻譯神器”——MSAdapter。
簡(jiǎn)單來說，這個(gè)工具可以把其他框架的代碼轉(zhuǎn)換成MindSpore能看懂的語言，從而實(shí)現(xiàn) “零損耗” 遷移。
比如PyTorch寫的訓(xùn)練腳本，直接在MindSpore里運(yùn)行，動(dòng)態(tài)圖體驗(yàn)和原來一樣順手，95%以上的接口都能自動(dòng)轉(zhuǎn)換，遷移損耗幾乎為零。
在此背后還有其他的“獨(dú)家秘笈”，加速訓(xùn)練調(diào)試調(diào)優(yōu)，具體技術(shù)如下：
- 動(dòng)態(tài)圖多級(jí)流水：把算子（模型的基本計(jì)算單元）的處理拆成4個(gè)階段（如Python 轉(zhuǎn)換、形狀推導(dǎo)等），用多核并行處理，速度提升3-4倍。
- JIT 編譯：把常用代碼 “打包” 成高效執(zhí)行的模塊，像把重復(fù)工作做成模板，用的時(shí)候直接拿出來用，兼顧靈活編程和高性能。
- 自動(dòng)策略尋優(yōu)：大模型訓(xùn)練需要選最佳并行策略（比如數(shù)據(jù)并行、張量并行等），傳統(tǒng)靠專家經(jīng)驗(yàn)，現(xiàn)在MindSpore能自動(dòng)搜索最優(yōu)方案，比如在DeepSeek-V3訓(xùn)練中，性能提升了9.5%。
- 執(zhí)行序比對(duì)：大模型訓(xùn)練可能因算子執(zhí)行順序不同導(dǎo)致精度問題，MindSpore能自動(dòng)比對(duì)執(zhí)行順序，快速找到差異，避免人工排查幾十萬算子的麻煩。
△MindSpore訓(xùn)練Day0遷移方案以DeepSeek-V3為例，代碼改動(dòng)量如下：
- Shell腳本：修改分布式任務(wù)啟動(dòng)相關(guān)參數(shù)，共涉及4行代碼調(diào)整。
- Python腳本：變更量占比<1%，已通過代碼補(bǔ)丁工具自動(dòng)完成修改。
不僅精度上可以實(shí)現(xiàn)Day0對(duì)齊，而且在保持并行策略一致的情況下疊加MindSpore自研增量特性，性能還能提升5%。
HuggingFace模型們，推理一鍵部署
在推理部署這塊兒，昇思則是用vLLM-MindSpore插件能讓HuggingFace模型在半小時(shí)內(nèi)完成部署并上線。
△vLLM x MindSpore 框架圖要是碰到千億參數(shù)的大模型，MindSpore用三層部署模式重新打造了推理流程：
- 直接用HuggingFace的權(quán)重：能直接加載HuggingFace的模型權(quán)重，不用轉(zhuǎn)換格式；通過vLLM – MindSpore插件，短短幾分鐘就能把模型變成可提供服務(wù)的狀態(tài)。
- 模型拿來就能用：支持很多業(yè)內(nèi)常用的模型，拿來就能直接用，像DeepSeek、Pangu、Qwen這些，已經(jīng)有20多個(gè)模型上線了。
- 減少啟動(dòng)時(shí)的延遲：權(quán)重加載花費(fèi)的時(shí)間減少了80%（百億參數(shù)的模型加載時(shí)間不到30秒）；圖編譯的延遲也壓縮到了毫秒級(jí)別。
從實(shí)測(cè)效果來看，以Pangu Pro MoE 72B為例，使用vLLM和MindSpore在Atlas 800I A2上部署推理服務(wù)，當(dāng)前在時(shí)延小于100ms的情況下單卡增量吞吐可達(dá)每秒1020tokens，在Atlas 300I Pro上可達(dá)每秒130tokens。
以上便是關(guān)于昇思MindSpore“訓(xùn)練Day0遷移、推理一鍵部署”的大致內(nèi)容了，了解更多詳情可戳。
技術(shù)報(bào)告地址：
https://gitcode.com/ascend-tribe/ascend-cluster-infra/blob/main/MindSpore/ascend-cluster-infra-mindspore.md
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