星河社区升级命令行工具，一站式完成大模型实训

飞桨PFCC社区成员卢畅贡献。卢畅，飞桨 PFCC 成员，飞桨开源之星，飞桨开发者专家（PPDE），长期参加飞桨黑客松、护航计划等开源活动，参与过飞桨执行器预分析性能优化、静态图自动并行架构升级等任务。本期分享的主题是星河社区升级命令行工具，一站式完成大模型实训。
在现代计算框架中，为了高效地处理和存储大规模的数据集，尤其是在这些数据集中存在大量零值的情况下，采用稀疏数据结构变得尤为重要。飞桨是一个领先的深度学习平台，提供了强大的稀疏计算能力，支持从基本的稀疏张量操作到构建复杂的稀疏神经网络。这些工具主要通过 paddle.sparse 命名空间来实现，使得开发者能够高效处理大量包含零值的数据集，从而优化内存使用和计算速度。

工具介绍

星河社区命令行工具（AI Studio CLI）是基于 aistudio_hub sdk 建立的管理工具。借助此工具，用户可以不受开发环境限制，方便快捷地提交模型训练任务，并通过模型产线完成日志监控、效果评估与在线部署。

优势介绍

在 AI 模型训练场景下，通常对 GPU 的要求较高，更大显存、更多卡数的计算资源配置对于提升模型训练的效率和质量至关重要。在 notebook 环境下，通常仅能使用单卡资源，此外，网页端进行长时间的模型训练也可能会遇到页面关闭、浏览器崩溃等不稳定的情况，导致模型训练被迫中断。
通过星河社区命令行工具（AI Studio CLI）可以发起不依赖前端界面响应的模型产线任务（后台任务），调用 V100 32G 多卡集群资源（可支持单机八卡），通过训练结果实现对模型的细致评估、高效部署以及模型文件外部下载等。
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更详细的使用教程大家可以查看使用星河社区命令行工具（AI Studio CLI）高效进行模型训练。
https://aistudio.baidu.com/projectdetail/7711823
本项目将使用模型产线完成 Llama2 模型的微调，并使用模型产线部署功能，部署训练好的模型用于在线高性能推理。

PaddleNLP ：基于飞桨框架的大模型套件

PaddleNLP是一款简单易用且功能强大的自然语言处理和大语言模型(LLM)开发库，聚合了业界优质预训练模型并提供开箱即用的开发体验，覆盖NLP多场景的模型库搭配产业实践范例可满足开发者灵活定制的需求。
大模型套件特色：
飞桨4D并行分布式策略：PaddleNLP Trainer 支持飞桨4D并行灵活配置（数据并行、张量并行、流水线并行、 分组参数切分并行），屏蔽多硬件编程复杂性，用户可以修改Trainer配置组合多种预训练或精调过程的分布式策略，充分结合大模型4D并行训练能力，能有效提升在多模型、多硬件下的训练性能。
高效精调策略：飞桨大模型套件提供SFT、PEFT等多种精调策略，搭载自研Zero Padding零填充优化策略，有效减少训练数据中pad token的占比，提高模型训练效率。此外，飞桨独创PEFT结合低比特和分布式并行策略，大幅降低大模型精调硬件门槛。
大模型无损量化：大模型套件内置了PaddleSlim团队自研的自适应Shift-SmoothQuant的A8W8量化算法和业界主流GPTQ的W4量化算法，实现了主流大模型的无损量化，有效加速模型推理。
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，极大加快并行推理的速度。同时隐藏了底层实现的细节，实现了开箱即用高性能并行推理能力。

快速上手教程

本教程基于开源项目PaddleNLP，自定义代码包为本项目下 code 文件夹的内容，其余作业任务相关文件在任务环境中可通过 git clone 和 pip install 等方式获取。数据集挂载 Llama2-Chinese-7b-Chat （中文 Llama2 的预训练模型），解压缩后放到 ./data 目录下。在代码包、数据集和相关开源项目拉取完成后，我们会获得如下的文件目录结构：
/home/aistudio # 任务环境的根目录
├── data # 挂载数据的存储目录
│ ├── data278307 # Llama2-Chinese-7b-Chat 权重
├── output # 产出文件的保存路径，持久化存储
│ ├── log # 训练日志
│ └── …
├── PaddleNLP # 开源项目PaddleNLP代码仓库
│ ├── requirements.txt # 环境依赖
│ └── …
├── tinydata
│ ├── train.json # 训练数据集
│ └── dev.json # 验证