# UCAS-GPU-mthreads-Qwen2.5-1.5B **Repository Path**: yjkyjkyjk/UCAS-GPU-mthreads-Qwen2.5-1.5B ## Basic Information - **Project Name**: UCAS-GPU-mthreads-Qwen2.5-1.5B - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 237 - **Created**: 2025-12-24 - **Last Updated**: 2025-12-24 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # 大模型推理服务模板(摩尔线程) 本项目是一个极简的大模型推理服务模板，旨在帮助您快速构建一个可以通过API调用的推理服务器。 ## 项目结构 - `FakeDockerfile`: 用于构建的配置文件,但是这个是假的，因为摩尔线程的评测机是容器实例，没有办法再创建容器了，这里的FROM并不是拉取容器镜像。**请不要修改此文件的 EXPOSE 端口和 CMD 命令**。 - `serve.py`: 推理服务的核心代码。您需要在此文件中修改和优化您的模型加载与推理逻辑。这个程序不能访问Internet。 - `requirements.txt`: Python依赖列表。您可以添加您需要的库。 - `.gitignore`: Git版本控制忽略的文件列表。 - `download_model.py`: 下载权重的脚本，可以自行修改，请确保中国大陆的网络能够下载到。可以使用阿里云对象存储等云平台，或者参考沐曦代码模板中的方式。 - `README.md`: 本说明文档。 ## 如何修改 您需要关注的核心文件是 `serve.py`。 目前，它使用 `transformers` 库加载了一个非常小的模型 `Qwen/Qwen2.5-0.5B`。您可以您可以完全替换 `serve.py` 的内容，只要保证容器运行后，能提供模板中的'/predict'和'/'等端点即可。 **重要**: 评测系统会向 `/predict` 端点发送 `POST` 请求，其JSON body格式为： ```json { "prompt": "Your question here" } 您的服务必须能够正确处理此请求，并返回一个JSON格式的响应，格式为： ```json { "response": "Your model's answer here" } ``` **请务必保持此API契约不变！** ## 环境说明 ### 软件包版本 Driver version: 2.7.0 MUSA version: 3.1.0 项目的基础环境是这样的，不要替换任何和torch相关的包，否则无法调用GPU，这个模板的工作方式是直接复制一份具有下列软件包的conda环境然后再用pip安装其它的包。 Package Version ------------------------------ ------------------ absl-py 2.2.2 anyio 4.9.0 argon2-cffi 23.1.0 argon2-cffi-bindings 21.2.0 arrow 1.3.0 asttokens 3.0.0 async-lru 2.0.5 attrs 25.3.0 babel 2.17.0 beautifulsoup4 4.13.3 bleach 6.2.0 blinker 1.9.0 brotlipy 0.7.0 certifi 2022.12.7 cffi 1.15.1 charset-normalizer 2.0.4 click 8.3.1 comm 0.2.2 conda 22.11.1 conda-content-trust 0.1.3 conda-package-handling 1.9.0 contourpy 1.3.1 cryptography 38.0.1 cycler 0.12.1 debugpy 1.8.14 decorator 5.2.1 defusedxml 0.7.1 docker 7.1.0 exceptiongroup 1.2.2 executing 2.2.0 fastjsonschema 2.21.1 filelock 3.18.0 Flask 3.1.2 fonttools 4.57.0 fqdn 1.5.1 fsspec 2025.3.2 gitdb 4.0.12 GitPython 3.1.45 grpcio 1.71.0 h11 0.14.0 httpcore 1.0.8 httpx 0.28.1 idna 3.4 ipykernel 6.29.5 ipython 8.35.0 ipywidgets 8.1.6 isoduration 20.11.0 itsdangerous 2.2.0 jedi 0.19.2 Jinja2 3.1.6 joblib 1.5.2 json5 0.12.0 jsonpointer 3.0.0 jsonschema 4.23.0 jsonschema-specifications 2024.10.1 jupyter_client 8.6.3 jupyter_core 5.7.2 jupyter-events 0.12.0 jupyter-lsp 2.2.5 jupyter_server 2.15.0 jupyter_server_terminals 0.5.3 jupyterlab 4.4.0 jupyterlab-language-pack-zh-CN 4.3.post3 jupyterlab_pygments 0.3.0 jupyterlab_server 2.27.3 jupyterlab_widgets 3.0.14 kiwisolver 1.4.8 Markdown 3.8 MarkupSafe 3.0.2 matplotlib 3.10.1 matplotlib-inline 0.1.7 mistune 3.1.3 mpmath 1.3.0 nbclient 0.10.2 nbconvert 7.16.6 nbformat 5.10.4 nest-asyncio 1.6.0 networkx 3.4.2 nltk 3.9.2 notebook_shim 0.2.4 numpy 1.26.4 overrides 7.7.0 packaging 24.2 pandocfilters 1.5.1 parso 0.8.4 pexpect 4.9.0 pillow 11.2.1 pip 22.3.1 platformdirs 4.3.7 pluggy 1.0.0 prometheus_client 0.21.1 prompt_toolkit 3.0.50 protobuf 6.30.2 psutil 7.0.0 ptyprocess 0.7.0 pure_eval 0.2.3 pycosat 0.6.4 pycparser 2.21 Pygments 2.19.1 pyOpenSSL 22.0.0 pyparsing 3.2.3 PySocks 1.7.1 python-dateutil 2.9.0.post0 python-json-logger 3.3.0 PyYAML 6.0.2 pyzmq 26.4.0 referencing 0.36.2 regex 2025.11.3 requests 2.32.3 rfc3339-validator 0.1.4 rfc3986-validator 0.1.1 rouge-score 0.1.2 rpds-py 0.24.0 ruamel.yaml 0.17.21 ruamel.yaml.clib 0.2.6 scipy 1.15.2 Send2Trash 1.8.3 setuptools 65.5.0 six 1.16.0 smmap 5.0.2 sniffio 1.3.1 soupsieve 2.6 stack-data 0.6.3 sympy 1.13.3 tensorboard 2.19.0 tensorboard-data-server 0.7.2 terminado 0.18.1 tinycss2 1.4.0 tomli 2.2.1 toolz 0.12.0 torch 2.2.0a0+git8ac9b20 torch_musa 1.3.0 torchvision 0.17.2+c1d70fe tornado 6.4.2 tqdm 4.64.1 traitlets 5.14.3 types-python-dateutil 2.9.0.20241206 typing_extensions 4.13.2 uri-template 1.3.0 urllib3 1.26.13 wcwidth 0.2.13 webcolors 24.11.1 webencodings 0.5.1 websocket-client 1.8.0 Werkzeug 3.1.3 wheel 0.37.1 widgetsnbextension 4.0.14 ### judge平台的配置说明 judge机器的配置如下： ``` text os: ubuntu22.04 cpu: 15核 内存: 100GB 磁盘: 50GB（已占用1.9GB，剩下的可用，将权重存储到相对路径是最安全的） GPU: MTT S4000(显存：48GB) 网络带宽：1-2Gbps，这个网络是区域的总带宽，不要太依赖它 ``` judge系统的配置如下： ``` text docker build stage: 900s docker run - health check stage: 180s docker run - predict stage: 360s ``` ## 大模型微调流程 ### 下载pdf 可以在sciencedirect网页下载分章节的pdf https://www.sciencedirect.com/book/monograph/9780128119860/programming-massively-parallel-processors 需要登录sep网站-文献下载-Elsevier-SD ### pdf to markdown https://lightpdf.cn/pdf-to-markdown ### 生成问答对 使用python脚本读取markdown文本，分成小的文本块，调用deepseek api，批量生成问答对 ### 配置服务器环境 先在Qwen3/LLaMA-Factory-main(看说明文档) > llamafactory-cli webui 然后在/autodl-tmp/models/huggingface_cache/gradio/frpc上传文件frpc_linux_amd64_v0.3 添加执行权限 > chmod +x frpc_linux_amd64_v0.3 之后再回到Qwen3/LLaMA-Factory-main > llamafactory-cli webui 点击链接进入UI界面 ### 添加数据集 把数据集json文件放进data文件夹，修改data目录下的dataset_info.json，添加数据集描述 alpaca格式示例： ```json [ { "instruction": "什么是数据并行性？", "input": "", "output": "数据并行性是指将计算任务围绕数据进行重组，使多个独立的计算可并行执行以提升整体效率的特性。比如将彩色图像转灰度图时，每个像素的转换计算相互独立，可由不同线程同时完成，能充分利用海量数据的并行处理潜力。" }, { "instruction": "CUDA C程序的整体执行流程是怎样的？", "input": "", "output": "CUDA C程序执行起始于主机（CPU）的串行代码，当调用核函数（并行设备代码）时，会在设备（GPU）上生成大量线程组成的网格来执行核函数逻辑；所有核函数对应的线程网格执行完毕后，程序会回到主机端继续执行串行代码，部分场景下还可实现CPU与GPU执行的重叠以提升整体效率。" } ] ``` 数据集描述： ```json "sample": { "file_name": "sample.json", "columns": { "prompt": "instruction", "query": "input", "response": "output" } }, "PMPP3": { "file_name": "PMPP3.json", "columns": { "prompt": "instruction", "query": "input", "response": "output" } }, ``` ### 大模型微调训练 选择Qwen2.5-1.5B-Instruct 训练中出现报错： RuntimeError: Now torch_musa only allows explicit value of `scale` parameter, whose value is equal to `1/sqrt(query.size(-1))` 解决方案： miniconda3/lib/python3.10/site-packages/transformers/integrations/sdpa_attention.py 第89行添加： > musa_scale_factor = 1.0 / (query.size(-1) ** 0.5) # 添加 第96行修改： > scale=musa_scale_factor ![](83bff9d695ccbe2593feff0c3d9adc4.jpg) 训练完毕以后，输入导出路径，点击导出 ### 上传modelscope 参考文档：https://www.modelscope.cn/docs/models/upload > modelscope upload owner/awesome-new-model /path/to/model_folder --token YOUR-MODELSCOPE-TOKEN 获取token：https://www.modelscope.cn/my/myaccesstoken ### 修改gitee仓库 download_model.py ```python # download_model.py（仅用于下载，下载完成后可删除） import os from modelscope import snapshot_download # 模型名称 model_name = "yjkyjkyjk/PPMP3-Qwen2.5-1.5B-Instruct" local_model_path = "./local-model" # 下载模型到指定目录 local_model_path = snapshot_download( model_name, local_dir=local_model_path ) print("下载完成！") ``` ### 常见问题： 1.模型没有加载完成，没有超过限制时间900s，可能是网络问题，重新提交即可 超过900s也可能是网络问题，一般4B及以下的模型都能在时限内加载完成，可以尝试重新提交 2.如何使用autodl模拟测评环境 在autodl上，在租用实例时选择基础镜像，使用激活conda base环境： > conda activate base 检查软件包版本是否与评测机一致： > pip list 克隆仓库，进入仓库目录 安装软件包： > pip install --no-cache-dir -r requirements.txt 下载模型： > python download_model.py 运行服务： > uvicorn serve:app --host 0.0.0.0 --port 8000 使用curl测试 ``` curl -X POST http://localhost:8000/predict \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"prompt": "什么是数据并行性？"}' curl -X POST http://localhost:8000/predict \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"prompt": "CUDA C程序的整体执行流程是怎样的？"}' curl -X POST http://localhost:8000/predict \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"prompt": "CUDA中的核函数是什么？"}' curl -X POST http://localhost:8000/predict \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"prompt": "CUDA核函数的函数声明关键字有哪些，各自的作用是什么？"}' curl -X POST http://localhost:8000/predict \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"prompt": "CUDA中cudaMalloc函数的作用和参数要求是什么？"}' curl -X POST http://localhost:8000/predict \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "prompt": [ "什么是数据并行性？", "CUDA C程序的整体执行流程是怎样的？", "CUDA中的核函数是什么？", "CUDA核函数的函数声明关键字有哪些，各自的作用是什么？", "CUDA中cudaMalloc函数的作用和参数要求是什么？" ] }' curl -X POST http://localhost:8000/predict \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "prompt": [ "什么是数据并行性？", "CUDA C程序的整体执行流程是怎样的？", "CUDA中的核函数是什么？", "CUDA核函数的函数声明关键字有哪些，各自的作用是什么？", "CUDA中cudaMalloc函数的作用和参数要求是什么？", "CUDA中cudaMemcpy函数的功能和参数构成是什么？", "CUDA中的blockDim内置变量代表什么？", "CUDA中的threadIdx内置变量的作用是什么？", "CUDA中的blockIdx内置变量的含义是什么？", "CUDA核函数启动时的执行配置参数有什么作用？", "为什么CUDA核函数中常需要添加边界检查的条件判断？", "CUDA中的设备全局内存和主机内存有什么本质区别？", "CUDA核函数的执行网格是如何组织的？", "什么是CUDA中的SPMD并行编程模式？", "CUDA中cudaFree函数的作用是什么？", "CUDA中线程块的维度设置有什么限制？", "如何将CUDA线程映射到二维数据（如图像像素）？", "CUDA中的__syncthreads()函数有什么作用？", "使用__syncthreads()有哪些注意事项？", "什么是CUDA的透明可扩展性？", "CUDA中线程块的资源分配是如何进行的？", "如何查询CUDA设备的属性信息？", "CUDA设备属性中maxThreadsPerBlock的含义是什么？", "CUDA中的warp是什么？", "CUDA中warp的调度机制是怎样的？", "什么是CUDA的延迟容忍（隐藏）机制？", "CUDA中SM的核心组成部分有哪些？", "为什么CUDA需要为SM分配大量线程？", "CUDA中线程块的执行顺序是怎样的？", "在图像模糊核函数中，如何处理边界像素的计算？", "CUDA中gridDim内置变量的作用是什么？", "CUDA中线程块的尺寸选择需要考虑哪些因素？", "什么是CUDA的零开销线程调度？", "CUDA中多维度线程块和网格的优势是什么？", "CUDA中线程同步为什么仅能在块内实现？", "为什么内存访问效率对CUDA程序性能至关重要？", "什么是计算-全局内存访问比？", "CUDA中的寄存器内存有什么特点？", "CUDA中的共享内存有什么特性？", "CUDA中的常量内存有什么作用？", "CUDA中的全局内存有什么优缺点？" ] }' ``` 3. MUSA设备上的torch.cat操作在dim=2（或dim=-2）时有兼容性问题，需要禁用KV cache（use_cache=False） 但是禁用KV cache以后速度会很慢，可以考虑尝试其他Transformer版本 版本太低会出现tokenizer报错，版本太高会出现cat报错，经过尝试4.45版本正好合适 4. MUSA设备要求显式设置scale参数，并且它的值必须是1/sqrt(query.size(-1))。这是MUSA设备的一个特殊要求。可以使用其他注意力实现方式。 ```python if hasattr(model.config, '_attn_implementation'): model.config._attn_implementation = "eager" elif hasattr(model.config, 'attention_type'): model.config.attention_type = "eager" ``` ``` curl -X POST http://localhost:8000/predict \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "prompt": [ "什么是数据并行性？", "CUDA C程序的整体执行流程是怎样的？", "CUDA中的核函数是什么？", "CUDA核函数的函数声明关键字有哪些，各自的作用是什么？", "CUDA中cudaMalloc函数的作用和参数要求是什么？", "CUDA中cudaMemcpy函数的功能和参数构成是什么？", "CUDA中的blockDim内置变量代表什么？", "CUDA中的threadIdx内置变量的作用是什么？", "CUDA中的blockIdx内置变量的含义是什么？", "CUDA核函数启动时的执行配置参数有什么作用？", "为什么CUDA核函数中常需要添加边界检查的条件判断？", "CUDA中的设备全局内存和主机内存有什么本质区别？", "CUDA核函数的执行网格是如何组织的？", "什么是CUDA中的SPMD并行编程模式？", "CUDA中cudaFree函数的作用是什么？", "CUDA中线程块的维度设置有什么限制？", "如何将CUDA线程映射到二维数据（如图像像素）？", "CUDA中的__syncthreads()函数有什么作用？", "使用__syncthreads()有哪些注意事项？", "什么是CUDA的透明可扩展性？", "CUDA中线程块的资源分配是如何进行的？", "如何查询CUDA设备的属性信息？", "CUDA设备属性中maxThreadsPerBlock的含义是什么？", 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