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多硬件自然语言理解模型列表

本文档主要针对昇腾 NPU、寒武纪 MLU、昆仑 XPU 硬件平台，介绍 PaddleNLP 支持的自然语言理解模型及使用方法。

1.模型列表

模型名称/硬件支持 NPU XPU MLU
BERT ✅ ✅ ✅
ERNIE-3.0 ✅ ❌ ❌
UIE ✅ ❌ ❌
UTC ✅ ❌ ❌
RoBERTa ✅ ❌ ❌

2.各硬件使用指南

首先在硬件平台上安装飞桨环境，然后参照模型文档中的使用方法，只需将 device 参数改为对应的硬件平台即可。

2.1 昇腾 NPU

昇腾 910 系列是华为昇腾（Ascend）推出的一款高能效、灵活可编程的人工智能处理器。采用自研华为达芬奇架构，集成丰富的计算单元, 提高 AI 计算完备度和效率，进而扩展该芯片的适用性。

2.1.1 环境准备

当前 PaddleNLP 支持昇腾 910B 芯片（更多型号还在支持中，如果您有其他型号的相关需求，请提交 issue 告知我们），昇腾驱动版本为 23.0.3。考虑到环境差异性，我们推荐使用飞桨官方提供的标准镜像完成环境准备。

    1. 拉取镜像，此镜像仅为开发环境，镜像中不包含预编译的飞桨安装包，镜像中已经默认安装了昇腾算子库 CANN-8.0.T13。
# 适用于 X86 架构
docker pull registry.baidubce.com/device/paddle-npu:cann80T13-ubuntu20-x86_64-gcc84-py39
# 适用于 Aarch64 架构
docker pull registry.baidubce.com/device/paddle-npu:cann80T13-ubuntu20-aarch64-gcc84-py39
    1. 参考如下命令启动容器，ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES 指定可见的 NPU 卡号
docker run -it --name paddle-npu-dev -v $(pwd):/work \
    --privileged --network=host --shm-size=128G -w=/work \
    -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \
    -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
    -v /usr/local/dcmi:/usr/local/dcmi \
    -e ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES="0,1,2,3,4,5,6,7" \
    registry.baidubce.com/device/paddle-npu:cann80T13-ubuntu20-$(uname -m)-gcc84-py39 /bin/bash

2.1.2 安装 paddle 包

当前提供 Python3.9 的 wheel 安装包。如有其他 Python 版本需求，可以参考飞桨官方文档自行编译安装。

    1. 下载安装 Python3.9 的 wheel 安装包
# 注意需要先安装飞桨 cpu 版本
python3.9 -m pip install paddlepaddle==3.0.0.dev20240520 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/cpu/
python3.9 -m pip install paddle_custom_npu==3.0.0.dev20240719 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/npu/
    1. 验证安装包 安装完成之后，运行如下命令。
python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"

预期得到如下输出结果

Running verify PaddlePaddle program ...
PaddlePaddle works well on 1 npu.
PaddlePaddle works well on 8 npus.
PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.

2.2 昆仑 XPU

百度昆仑芯 AI 计算处理器（Baidu KUNLUN AI Computing Processor）是百度集十年 AI 产业技术实践于 2019 年推出的全功能 AI 芯片。基于自主研发的先进 XPU 架构，为云端和边缘端的人工智能业务而设计。 百度昆仑芯与飞桨及其他国产软硬件强强组合，打造一个全面领先的国产化 AI 技术生态，部署和应用于诸多 “人工智能+“的行业领域，包括智能云和高性能计算，智慧制造、智慧城市和安防等。

2.2.1 环境准备

当前 PaddleNLP 支持昆仑 R200/R300 等芯片。考虑到环境差异性，我们推荐使用飞桨官方发布的昆仑 XPU 开发镜像，该镜像预装有昆仑基础运行环境库（XRE）。

    1. 拉取镜像，此镜像仅为开发环境，镜像中不包含预编译的飞桨安装包
docker pull registry.baidubce.com/device/paddle-xpu:ubuntu20-x86_64-gcc84-py310 # X86 架构
docker pull registry.baidubce.com/device/paddle-xpu:kylinv10-aarch64-gcc82-py310 # ARM 架构
    1. 参考如下命令启动容器
docker run -it --name=xxx -m 81920M --memory-swap=81920M \
    --shm-size=128G --privileged --net=host \
    -v $(pwd):/workspace -w /workspace \
    registry.baidubce.com/device/paddle-xpu:$(uname -m)-py310 bash

2.2.2 安装 paddle 包

当前提供 Python3.10 的 wheel 安装包。有其他 Python 版本需求，可以参考飞桨官方文档自行编译安装。

    1. 安装 Python3.10 的 wheel 安装包
pip install https://paddle-whl.bj.bcebos.com/paddlex/xpu/paddlepaddle_xpu-2.6.1-cp310-cp310-linux_x86_64.whl # X86 架构
pip install https://paddle-whl.bj.bcebos.com/paddlex/xpu/paddlepaddle_xpu-2.6.1-cp310-cp310-linux_aarch64.whl # ARM 架构
    1. 验证安装包 安装完成之后，运行如下命令
python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"

预期得到如下输出结果

PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.

2.3 寒武纪 MLU

思元 370 基于寒武纪芯片架构 MLUarch03 设计，是寒武纪（Cambricon）推出的人工智能领域高能效的通用智能芯片，支持 MLU-Link™多芯互联技术，可高效执行多芯多卡训练和分布式推理任务。

2.3.1 环境准备

当前 PaddleNLP 支持寒武纪 MLU370X8 芯片。考虑到环境差异性，我们推荐使用飞桨官方提供的标准镜像完成环境准备。

    1. 拉取镜像，此镜像仅为开发环境，镜像中不包含预编译的飞桨安装包
# 适用于 X86 架构，暂时不提供 Arch64 架构镜像
docker pull registry.baidubce.com/device/paddle-mlu:ctr2.15.0-ubuntu20-gcc84-py310
    1. 参考如下命令启动容器
docker run -it --name paddle-mlu-dev -v $(pwd):/work \
  -w=/work --shm-size=128G --network=host --privileged  \
  --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined \
  -v /usr/bin/cnmon:/usr/bin/cnmon \
  registry.baidubce.com/device/paddle-mlu:ctr2.15.0-ubuntu20-gcc84-py310 /bin/bash

2.3.2 安装 paddle 包

当前提供 Python3.10 的 wheel 安装包。有其他 Python 版本需求，可以参考飞桨官方文档自行编译安装。

    1. 下载安装 Python3.10 的 wheel 安装包。
# 注意需要先安装飞桨 cpu 版本
python -m pip install paddlepaddle==3.0.0.dev20240624 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/cpu/
python -m pip install paddle-custom-mlu==3.0.0.dev20240806 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/nightly/mlu/
    1. 验证安装包 安装完成之后，运行如下命令。
python -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"

预期得到如下输出结果

Running verify PaddlePaddle program ...
PaddlePaddle works well on 1 mlu.
PaddlePaddle works well on 16 mlus.
PaddlePaddle is installed successfully! Let's start deep learning with PaddlePaddle now.