本文基于CANN开源社区的cann-recipes-train仓库进行技术解读

• CANN组织链接：https://atomgit.com/cann
• 仓库链接：https://atomgit.com/cann/cann-recipes-train

前言

之前聊过cann-recipes-infer，是推理相关的样例。今天要说的cann-recipes-train则是训练相关的。

训练和推理虽然都用同样的模型，但技术挑战完全不同。训练涉及反向传播、梯度计算、优化器更新，还有分布式训练等问题。

训练vs推理的区别

简单对比一下：

方面	推理	训练
目标	跑得快	跑得动+学得好
精度	可以较低	通常需要较高
规模	可以单卡	常常需要多卡
复杂度	只有前向	前向+反向+优化

所以训练需要单独的优化策略。

cann-recipes-train包含什么

从项目信息来看，这个仓库提供了：

1. 训练样例代码

各种主流模型的训练代码：

• 大语言模型训练
• 视觉模型训练
• 多模态模型训练

2. 分布式训练方案

多卡、多机训练的配置和样例。

3. 优化技术

各种训练加速技术的应用。

分布式训练策略

大模型训练必须用多卡。常见的并行策略：

数据并行

每张卡跑不同的数据，梯度汇总后一起更新。

模型并行

模型太大一张卡放不下，切开放到不同卡上。

流水线并行

像工厂流水线一样，同时处理多个batch。

训练优化技术

1. 混合精度训练

计算用FP16快，权重用FP32保证精度。

2. 梯度检查点

正常情况下，前向的中间结果要保存着用于反向。这很占显存。

梯度检查点技术：只保存部分中间结果，其他的反向时重新计算。

空间换时间 → 时间换空间

3. ZeRO优化

分布式训练中，每张卡同时存着优化器状态、梯度、模型参数。

ZeRO技术：把这些分散到不同卡上，需要时再通信获取。

使用示例

大致的使用方式：

# 伪代码
from cann_recipes_train import TrainConfig, Trainer

# 配置
config = TrainConfig(
    model_name="llama",
    batch_size=32,
    num_gpus=8,
    mixed_precision=True,
    gradient_checkpointing=True,
)

# 创建训练器
trainer = Trainer(config)

# 加载数据
train_data = load_dataset("path/to/data")

# 开始训练
trainer.train(train_data, epochs=3)

# 保存模型
trainer.save("./output")

具体API以官方文档为准。

常见问题

1. 显存不够

解决方案：

• 减小batch size
• 开启梯度检查点
• 使用模型并行

2. 训练不收敛

可能原因：

• 学习率不合适
• 数据有问题
• 精度损失

3. 速度太慢

可能原因：

• 通信开销大
• IO瓶颈
• 配置不优

和其他框架的关系

cann-recipes-train可以配合主流训练框架使用。

总结

cann-recipes-train是CANN的训练样例库，主要提供：

• 主流模型的训练代码
• 分布式训练方案（数据并行、模型并行、流水线并行）
• 优化技术应用（混合精度、梯度检查点等）

对于想在NPU上训练大模型的同学，这是个很好的参考。

相关链接

• cann-recipes-train仓库：https://atomgit.com/cann/cann-recipes-train
• cann-recipes-infer仓库：https://atomgit.com/cann/cann-recipes-infer
• DeepSpeed文档

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这篇是我学习大模型训练时的笔记整理，如有错误欢迎指正。