Gemma2适配昇腾开源验证任务心得

首先看了一下任务计划书：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/441415，主要目的是将 Gemma2 项目适配至华为的 Ascend（昇腾）和 Kunpeng（鲲鹏）处理器，确保其在这些硬件平台上的高效运行，也就是说验证Gemma2能不能在 Ascend（昇腾）上运行。

开发过程

明确目的后开始熟悉模型，Gemma2的github网址：https://github.com/google/gemma_pytorch 。为了方便后续使用，我把代码库中的代码文件fork到了我自己的代码仓库，代码仓库的README文件有模型的镜像使用方法，不过我为了方便后续让模型使用npu进行推理选择了用代码运行模型。模型文件可以去常用的模型仓库网站寻找模型然后下载，比如huggingface和魔塔社区。

我是在魔塔社区下载的模型，版本为：gemma-2-2b-it。

模型下载步骤：先使用：

pip install modelscope

 安装modelscope，然后使用：

modelscope download --model LLM-Research/gemma-2-2b-it --local_dir ./

把模型下载到当前文件夹。

编写推理代码在NPU推理模型

官方并没有直接提供gemma2的推理代码，需要自己编写，可以参考：https://gitcode.com/huyanbo/gemma2/overview ，将该代码仓库的文件下载到你本地模型所在文件夹，安装readme文件使用。

创建python虚拟环境并且安装numpy库（注：numpy版本建议安装1.23左右的，不要安装2.0及以上的，会有兼容问题。）

使用NPU推理模型需要安装pytorch、CANN和torch_npu，

先安装CANN，参考：https://www.hiascend.com/zh/developer/download/community/result?module=cann。

安装pytorch 和torch_npu参考：https://github.com/Ascend/pytorch/blob/master/README.zh.md 。

其他的代码依赖包可以运行

pip install -r requirement.txt

，把我的代码库里requirement.txt文件中写出的依赖包安装到你的环境之中。

1       验收材料

1.1       交付件清单

（1）验证DEMO地址：https://gitcode.com/huyanbo/gemma2/overview

（2）验证DEMO修改记录（可以有多个修改记录，只包含和本任务验证强相关的提交记录，比如添加依赖、增加配置文件、演示开源软件功能使用的代码等）：https://gitcode.com/huyanbo/gemma2/commits/detail/b40df57cb019a7defe35e2fcba72e0463734ca1f?ref=ascend_npu

（3）博客地址：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/442405 

2       资源清单

3       测试结果

Npu推理

运行程序前

运行程序后

我编辑npu时指定了npu编号为3，可以看到npu：3多了一个程序在运行。

推理结果

此模型是对话模型，我输入问题并提交给模型后，模型正确反馈了答案。