? 环境准备：搭建高效运行基础
硬件配置建议
根据官方文档和实际测试，悟道・天鹰 Aquila 2025 新版对硬件有明确要求。对于7B 参数模型，建议使用 NVIDIA A100（40GB 显存）或同等算力的国产显卡，搭配至少 64GB 内存的 CPU，如 AMD EPYC 7763 或 Intel Xeon Platinum 8380。若运行34B 参数模型，需升级至 NVIDIA H100（80GB 显存）或国产昇腾 910B，内存建议 128GB 以上，CPU 选择多核心高主频型号，如 AMD EPYC 96 核处理器。存储方面，推荐使用 NVMe SSD，顺序读写速度需达到 7GB/s 以上，以应对大规模数据加载需求。
软件依赖安装
首先，确保系统为 Ubuntu 20.04 或更高版本。安装 CUDA 12.2 和 cuDNN 8.9.2，可通过官方脚本一键安装：
bash
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.0/local_installers/cuda_12.2.0_535.104.05_linux.run
sudo sh cuda_12.2.0_535.104.05_linux.run --silent --toolkit
安装完成后，配置环境变量：
bash
echo "export PATH=/usr/local/cuda-12.2/bin:\$PATH" >> ~/.bashrc
echo "export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.2/lib64:\$LD_LIBRARY_PATH" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
接着，安装 Python 3.10 和依赖库：
bash
sudo apt update && sudo apt install python3.10 python3.10-dev
pip3 install torch==2.1.2+cu122 torchvision==0.16.2+cu122 torchaudio==2.1.2+cu122 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu122
pip3 install flagai==2.5.0 transformers==4.34.1 datasets==2.14.7 sentencepiece==0.1.99
数据准备
悟道・天鹰 Aquila 2025 新版支持智源研究院发布的 OL-CC 数据集，包含预训练和微调数据。预训练数据可通过以下命令下载：
python
from datasets import load_dataset
pretrain_data = load_dataset("baai/olcc-1.0", split="train")
微调数据需申请商用许可后获取：
python
sft_data = load_dataset("baai/olcc-2.0", split="train")
数据预处理时，建议使用多线程加速：
python
import multiprocessing
from flagai.data.tokenizer import Tokenizer
tokenizer = Tokenizer.from_pretrained("aquila-base")
pretrain_data = pretrain_data.map(lambda x: tokenizer(x["text"]), batched=True, num_proc=multiprocessing.cpu_count())
? 模型下载与配置
模型获取
悟道・天鹰 Aquila 2025 新版提供多种下载方式。通过 FlagAI 库加载：
python
from flagai.model.predictor.predictor import Predictor
predictor = Predictor(model_name="aquila-34b", model_dir="./models")
或直接从 Hugging Face 下载：
python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("baai/aquila-34b", trust_remote_code=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("baai/aquila-34b")
显存优化
为降低显存占用，可采用混合精度训练：
python
model.half()
model = model.to("cuda")
对于 34B 模型，启用梯度检查点：
python
model.gradient_checkpointing_enable()
使用 DeepSpeed 进行分布式训练时，配置文件需设置：
json
{
"train_batch_size": ,
"gradient_accumulation_steps": ,
"optimizer": {
"type": "AdamW",
"params": {
"lr": 2e-5,
"betas": [0.9, 0.95],
"weight_decay": 0.01
}
}
}
?️ 模型训练与微调
预训练流程
使用 OL-CC 1.0 数据集进行预训练，代码示例：
python
from flagai.trainer import Trainer
trainer = Trainer(
env_type="deepspeed",
model=model,
config_file="configs/deepspeed_config.json",
data_loader=pretrain_loader,
epochs=,
batch_size=
)
trainer.train()
训练过程中，可通过 W&B 监控指标：
python
import wandb
wandb.init(project="aquila-pretrain", config=trainer.config)
指令微调
基于 OL-CC 2.0 数据集进行微调，采用 LoRA 技术：
python
from peft import LoraConfig, get_peft_model
lora_config = LoraConfig(
r=,
lora_alpha=,
target_modules=["q_proj", "v_proj"],
lora_dropout=0.05,
bias="none",
task_type="CAUSAL_LM"
)
model = get_peft_model(model, lora_config)
model.print_trainable_parameters()
微调代码：
python
trainer = Trainer(
env_type="deepspeed",
model=model,
config_file="configs/deepspeed_config.json",
data_loader=sft_loader,
epochs=,
batch_size=
)
trainer.train()
多模态训练
若需集成多模态功能，可加载 Emu3 模型：
python
from flagai.model.multimodal import Emu3
emu3 = Emu3.from_pretrained("baai/emu3")
model = model.add_multimodal(emu3)
多模态训练时，数据需包含图文对：
python
multimodal_data = load_dataset("baai/olcc-3.0", split="train")
multimodal_data = multimodal_data.map(lambda x: {"text": x["caption"], "image": x["image"]}, batched=True)
? 模型评估与优化
性能评测
使用 FlagEval 天秤评测体系：
python
from flagai.evaluate import FlagEval
evaluator = FlagEval(model, tokenizer)
scores = evaluator.evaluate("C-EVAL", lang="zh")
print(f"C-EVAL得分: {scores['accuracy']}")
在 HumanEval 代码生成任务中测试：
python
from flagai.evaluate import CodeEvaluator
code_evaluator = CodeEvaluator(model, tokenizer)
pass_at_1 = code_evaluator.evaluate("HumanEval")
print(f"HumanEval Pass@1: {pass_at_1}")
显存优化技巧
对于显存不足问题，可采用模型并行：
python
model = model.to("cuda:0")
model.lm_head.to("cuda:1")
启用内存优化器：
python
from torch.utils.checkpoint import checkpoint
model = checkpoint(model)
推理加速
量化模型至 INT8：
python
model = model.quantize()
使用 TensorRT 加速推理：
python
import tensorrt as trt
engine = trt.Builder(trt.Logger(trt.Logger.INFO)).create_network( << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
parser = trt.OnnxParser(engine, trt.Logger(trt.Logger.INFO))
with open("aquila-34b.onnx", "rb") as f:
parser.parse(f.read())
? 模型部署与应用
服务化部署
使用 FastAPI 搭建 API：
python
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
app = FastAPI()
class QueryRequest(BaseModel):
prompt: str
max_length: int =
@app.post("/generate")
async def generate(request: QueryRequest):
response = model.generate(request.prompt, max_length=request.max_length)
return {"result": response}
通过 Uvicorn 启动服务：
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