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特性 | 模型支持 | 安装 | 快速开始 | 社区交流

PaddleNLP是一款基于飞桨深度学习框架的大语言模型(LLM)开发套件，支持在多种硬件上进行高效的大模型训练、无损压缩以及高性能推理。PaddleNLP 具备简单易用和性能极致的特点，致力于助力开发者实现高效的大模型产业级应用。

News 📢

• 2024.06.27 PaddleNLP v3.0 Beta：拥抱大模型，体验全升级。统一大模型套件，实现国产计算芯片全流程接入；全面支持飞桨4D 并行配置、高效精调策略、高效对齐算法、高性能推理等大模型产业级应用流程；自研极致收敛的 RsLoRA+算法、自动扩缩容存储机制 Unified Checkpoint 和通用化支持的 FastFFN、FusedQKV 助力大模型训推；主流模型持续支持更新，提供高效解决方案。

• 2024.04.24 PaddleNLP v2.8：自研极致收敛的 RsLoRA+算法，大幅提升 PEFT 训练收敛速度以及训练效果；引入高性能生成加速到 RLHF PPO 算法，打破 PPO 训练中生成速度瓶颈，PPO 训练性能大幅领先。通用化支持 FastFFN、FusedQKV 等多个大模型训练性能优化方式，大模型训练更快、更稳定。

• 2024.01.04 PaddleNLP v2.7： 大模型体验全面升级，统一大模型入口。统一预训练、精调、压缩、推理以及部署等环节的实现代码，到 PaddleNLP/llm目录。全新大模型套件文档，一站式指引用户从大模型入门到业务部署上线。自动扩缩容存储机制 Unified Checkpoint，大大提高大模型存储的通用性。高效微调升级，支持了高效微调+LoRA 同时使用，支持了 QLoRA 等算法。

• 2023.08.15 PaddleNLP v2.6： 发布全流程大模型套件，涵盖预训练，精调，压缩，推理以及部署等各个环节，为用户提供端到端的大模型方案和一站式的开发体验；内置4D 并行分布式 Trainer，高效微调算法 LoRA/Prefix Tuning, 自研 INT8/INT4量化算法等等；全面支持LLaMA 1/2, BLOOM, ChatGLM 1/2, OPT等主流大模型

特性

🔧 多硬件训推一体

支持英伟达 GPU、昆仑 XPU、昇腾 NPU、燧原 GCU 和海光 DCU 等多个硬件的大模型训练和推理，套件接口支持硬件快速切换，大幅降低硬件切换研发成本。

🚀 高效易用的预训练

支持纯数据并行策略、分组参数切片的数据并行策略、张量模型并行策略和流水线模型并行策略的4D 高性能训练，Trainer 支持分布式策略配置化，降低复杂分布式组合带来的使用成本； Unified Checkpoint 大模型存储格式在模型参数分布上支持动态扩缩容训练，降低硬件切换带来的迁移成本。

🤗 高效精调

精调算法深度结合零填充数据流和 FlashMask 高性能算子，降低训练无效数据填充和计算，大幅提升精调训练吞吐。

🎛️ 无损压缩和高性能推理

大模型套件高性能推理模块内置动态插入和全环节算子融合策略，极大加快并行推理速度。底层实现细节封装化，实现开箱即用的高性能并行推理能力。

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模型支持

• 模型参数已支持 LLaMA 系列、Baichuan 系列、Bloom 系列、ChatGLM 系列、Gemma 系列、Mistral 系列、OPT 系列和 Qwen 系列，详细列表👉【LLM】模型参数支持列表如下：

模型系列	模型名称
LLaMA	facebook/llama-7b, facebook/llama-13b, facebook/llama-30b, facebook/llama-65b
LLama2	meta-llama/Llama-2-7b, meta-llama/Llama-2-7b-chat, meta-llama/Llama-2-13b, meta-llama/Llama-2-13b-chat, meta-llama/Llama-2-70b, meta-llama/Llama-2-70b-chat
LLama3	meta-llama/Meta-Llama-3-8B, meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct, meta-llama/Meta-Llama-3-70B, meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct
LLama3.1	meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B, meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B, meta-llama/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct, meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B, meta-llama/Meta-Llama-3.1-405B-Instruct, meta-llama/Llama-Guard-3-8B
Baichuan	baichuan-inc/Baichuan-7B, baichuan-inc/Baichuan-13B-Base, baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat
Baichuan2	baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base, baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat, baichuan-inc/Baichuan2-13B-Base, baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat
Bloom	bigscience/bloom-560m, bigscience/bloom-560m-bf16, bigscience/bloom-1b1, bigscience/bloom-3b, bigscience/bloom-7b1, bigscience/bloomz-560m, bigscience/bloomz-1b1, bigscience/bloomz-3b, bigscience/bloomz-7b1-mt, bigscience/bloomz-7b1-p3, bigscience/bloomz-7b1, bellegroup/belle-7b-2m
ChatGLM	THUDM/chatglm-6b, THUDM/chatglm-6b-v1.1
ChatGLM2	THUDM/chatglm2-6b
ChatGLM3	THUDM/chatglm3-6b
Gemma	google/gemma-7b, google/gemma-7b-it, google/gemma-2b, google/gemma-2b-it
Mistral	mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3, mistralai/Mistral-7B-v0.1
Mixtral	mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1
OPT	facebook/opt-125m, facebook/opt-350m, facebook/opt-1.3b, facebook/opt-2.7b, facebook/opt-6.7b, facebook/opt-13b, facebook/opt-30b, facebook/opt-66b, facebook/opt-iml-1.3b, opt-iml-max-1.3b
Qwen	qwen/qwen-7b, qwen/qwen-7b-chat, qwen/qwen-14b, qwen/qwen-14b-chat, qwen/qwen-72b, qwen/qwen-72b-chat,
Qwen1.5	Qwen/Qwen1.5-0.5B, Qwen/Qwen1.5-0.5B-Chat, Qwen/Qwen1.5-1.8B, Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat, Qwen/Qwen1.5-4B, Qwen/Qwen1.5-4B-Chat, Qwen/Qwen1.5-7B, Qwen/Qwen1.5-7B-Chat, Qwen/Qwen1.5-14B, Qwen/Qwen1.5-14B-Chat, Qwen/Qwen1.5-32B, Qwen/Qwen1.5-32B-Chat, Qwen/Qwen1.5-72B, Qwen/Qwen1.5-72B-Chat, Qwen/Qwen1.5-110B, Qwen/Qwen1.5-110B-Chat, Qwen/Qwen1.5-MoE-A2.7B, Qwen/Qwen1.5-MoE-A2.7B-Chat
Qwen2	Qwen/Qwen2-0.5B, Qwen/Qwen2-0.5B-Instruct, Qwen/Qwen2-1.5B, Qwen/Qwen2-1.5B-Instruct, Qwen/Qwen2-7B, Qwen/Qwen2-7B-Instruct, Qwen/Qwen2-72B, Qwen/Qwen2-72B-Instruct, Qwen/Qwen2-57B-A14B, Qwen/Qwen2-57B-A14B-Instruct

• 4D 并行和算子优化已支持 LLaMA 系列、Baichuan 系列、Bloom 系列、ChatGLM 系列、Gemma 系列、Mistral 系列、OPT 系列和 Qwen 系列，【LLM】模型4D 并行和算子支持列表如下：

模型名称/并行能力支持	数据并行	张量模型并行		参数分片并行			流水线并行
		基础能力	序列并行	stage1	stage2	stage3
Llama	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Llama2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Llama3	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Llama3.1	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Qwen	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Qwen1.5	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Qwen2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Mixtral(moe)	✅	✅	✅	✅	✅	✅	🚧
Mistral	✅	✅	🚧	✅	✅	✅	🚧
Baichuan(同 llama)	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Baichuan2	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
ChatGLM	✅	✅	🚧	✅	✅	✅	🚧
ChatGLM2	✅	🚧	🚧	✅	✅	✅	🚧
ChatGLM3	✅	🚧	🚧	✅	✅	✅	🚧
Bloom	✅	✅	🚧	✅	✅	✅	🚧
GPT-2/GPT-3	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
OPT	✅	✅	🚧	✅	✅	✅	🚧
Gemma	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅

• 大模型预训练、精调（包含 SFT、PEFT 技术）、对齐、量化已支持 LLaMA 系列、Baichuan 系列、Bloom 系列、ChatGLM 系列、Mistral 系列、OPT 系列和 Qwen 系列，【LLM】模型预训练、精调、对齐、量化支持列表如下：

模型名称/能力支持	Pretrain	SFT	LoRA	Prefix Tuning	DPO	RLHF	Quantization	Torch convert
LLaMA	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Qwen	✅	✅	✅	✅	✅	🚧	🚧	✅
Mixtral	✅	✅	✅	❌	🚧	🚧	🚧	🚧
Mistral	❌	✅	✅	✅	✅	🚧	🚧	✅
Baichuan/Baichuan2	✅	✅	✅	✅	✅	🚧	✅	✅
ChatGLM-6B	❌	✅	✅	✅	🚧	🚧	✅	❌
ChatGLM2/ChatGLM3	❌	✅	✅	✅	🚧	🚧	✅	✅
Bloom	❌	✅	✅	✅	🚧	🚧	✅	✅
GPT-3	✅	✅	🚧	🚧	🚧	🚧	🚧	✅
OPT	🚧	✅	✅	🚧	🚧	🚧	🚧	✅

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安装

环境依赖

• python >= 3.8
• paddlepaddle >= 3.0.0b0

pip 安装

pip install --upgrade paddlenlp==3.0.0b0

或者可通过以下命令安装最新 develop 分支代码：

pip install --pre --upgrade paddlenlp -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/paddlenlp.html

更多关于 PaddlePaddle 和 PaddleNLP 安装的详细教程请查看Installation。

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快速开始

大模型文本生成

PaddleNLP 提供了方便易用的 Auto API，能够快速的加载模型和 Tokenizer。这里以使用 Qwen/Qwen2-0.5B 模型做文本生成为例：

>>> from paddlenlp.transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen2-0.5B")
>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen2-0.5B", dtype="float16")
>>> input_features = tokenizer("你好！请自我介绍一下。", return_tensors="pd")
>>> outputs = model.generate(**input_features, max_length=128)
>>> print(tokenizer.batch_decode(outputs[0]))
['我是一个AI语言模型，我可以回答各种问题，包括但不限于：天气、新闻、历史、文化、科学、教育、娱乐等。请问您有什么需要了解的吗？']

大模型预训练

mkdir -p llm/data && cd llm/data
wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/transformers/llama/data/llama_openwebtext_100k.bin
wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/transformers/llama/data/llama_openwebtext_100k.idx
cd .. # change folder to PaddleNLP/llm
python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0,1,2,3,4,5,6,7" run_pretrain.py ./config/llama/pretrain_argument.json

大模型 SFT 精调

mkdir -p llm/data && cd llm/data
wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/datasets/examples/AdvertiseGen.tar.gz && tar -zxvf AdvertiseGen.tar.gz
cd .. # change folder to PaddleNLP/llm
python -u -m paddle.distributed.launch --gpus "0,1,2,3,4,5,6,7" run_finetune.py ./config/llama/sft_argument.json

更多大模型全流程步骤，请参考飞桨大模型套件介绍。

更多 PaddleNLP 内容可参考：

• 精选模型库，包含优质预训练模型的端到端全流程使用。
• 多场景示例，了解如何使用 PaddleNLP 解决 NLP 多种技术问题，包含基础技术、系统应用与拓展应用。
• 交互式教程，在🆓免费算力平台 AI Studio 上快速学习 PaddleNLP。

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社区交流

• 微信扫描二维码并填写问卷，即可加入交流群与众多社区开发者以及官方团队深度交流.

Citation

如果 PaddleNLP 对您的研究有帮助，欢迎引用

@misc{=paddlenlp,
    title={PaddleNLP: An Easy-to-use and High Performance NLP Library},
    author={PaddleNLP Contributors},
    howpublished = {\url{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP}},
    year={2021}
}

Acknowledge

我们借鉴了 Hugging Face 的Transformers🤗关于预训练模型使用的优秀设计，在此对 Hugging Face 作者及其开源社区表示感谢。

License

PaddleNLP 遵循Apache-2.0开源协议。