中文 | English
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。
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 |
| 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。
Atlas 800T A2 (64GB),驱动与固件安装包获取请参照 [Atlas 800T A2]。
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。
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.pyvllm_ascend: 参考[vllm_ascend_for_openpangu_embedded_1b.zh]
昇腾 Atlas 200I A2推理: openPangu-Embedded-1B 模型推理已适配昇腾 MindIE 2.2.T10([下载链接]),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。
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。
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:
如果有任何意见和建议,请提交issue或联系 openPangu@huawei.com。