FastChat适配昇腾开源验证任务

1 背景介绍

开源for Huawei（参考：https://developer.huaweicloud.cn/programs/opensource/contributing/）  通过和公司、高校、社区的开发者合作，完成鲲鹏、昇腾、欧拉、鸿蒙、高斯、云服务等与开源软件的适配开发，帮助繁荣Huawei的基础生态，同时让开源软件能够更加简单、高效的运行于华为云上。

开始之前，开发者可以下载 开源for Huawei Wiki（参考：https://gitcode.com/HuaweiCloudDeveloper/OpenSourceForHuaweiWiki/overview） 了解详细的开发步骤，技术准备，以及开发过程需要的各种资源。

2 需求分析

2.1 开源项目基本情况

FastChat是Large Model Systems Organization开源的一个用于训练、服务和评估基于大型语言模型的聊天机器人平台，核心功能具有最先进模型的权重、训练代码和评估代码（例如Vicuna、FastChat-T5），基于分布式多模型的服务系统，具有Web界面和与OpenAI兼容的RESTful API。

源码地址：https://github.com/lm-sys/FastChat

官网主页：https://github.com/lm-sys/FastChat

主要开发语言：python

LICENSE：Apache License 2.0

维护者：lm-sys

项目数据：Fork 37.1k，Star 4.6 K，Contributor 257，最近一次提交：2024-11-30

star历史（https://star-history.com/）：

2.2 任务目的和范围

本任务旨在将 FastChat适配至华为的 Ascend处理器，确保其能够在昇腾处理器上有效运行，有助于推动AI计算基础设施的发展。

• 能力要求

完成该任务需要掌握python语言，具备昇腾模型迁移适配能力，掌握昇腾硬件上开发环境的搭建流程、模型迁移方法（自动迁移、工具迁移）等。

• 适配任务清单

3 工作量评估

4 任务分解

4.1 完成昇腾适配功能验证

在GitCode完成项目Fork，昇腾NPU适配需要的脚本和代码开发，以确保项目能够充分利用昇腾硬件平台的优势，实现高效稳定的运行。

4.2 完成DEMO设计

流程图参考如下：

4.3  完成FastChat演示 Demo 的设计、开发和部署

Demo 包含以下流程：
- 模型选择：选择fastchat支持的模型版本。

- 模型训练与推理：获取所需的模型源码和配置文件，安装必要的依赖项，验证模型的输出结果。

- 适配与优化：确保模型在 Ascend、Kunpeng 处理器及 openEuler 系统上稳定运行。

- 写出文档列出详细的步骤，使得 DEMO让用户可以容易的复现，并通过开源平台进行发布。

4.4 在华为云开发者论坛输出博客

访问华为云开发者论坛（参考：https://bbs.huaweicloud.cn/blogs）发表博客，介绍完成这些任务的过程和心得。

内容包括不限于如下内容：

• 开源软件的功能介绍
• 开发适配过程及解决的问题
• DEMO设计、开发、部署过程
• 代码推送开源社区及互动过程

博客打上如下标签：

• 开源（必选）
• 开发者（必选）
• GaussDB数据库（可选）
• 云数据库 GaussDB（可选）
• 鲲鹏（可选）
• 昇腾（可选）
• 鸿蒙（可选）
• 对象存储 OBS（可选）

5 验收材料

本任务计划书要求的必须交付件参考下面的表格：

6 参考资料

1. 项目地址：https://github.com/lm-sys/FastChat
2. 开源for Huawei介绍、环境搭建、示例项目、开发和部署指南：

     https://gitcode.com/HuaweiCloudDeveloper/OpenSourceForHuaweiWiki/overview

1. 完成任务过程中，碰到问题可以在这里查询或者提问：

     https://gitcode.com/HuaweiCloudDeveloper/OpenSourceForHuaweiWiki/issues