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# 开源盘古 Embedded-7B
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## 1. 简介

openPangu-Embedded-7B 是基于昇腾 NPU 从零训练的高效大语言模型，参数量为 7B（不含词表Embedding）。openPangu-Embedded-7B 训练了约 19T tokens，具备快慢思考融合能力。

## 2. 模型架构


|                               |   openPangu-Embedded-7B   |
| :---------------------------: | :----------------: |
|       **Architecture**        |       Dense        |
|     **Parameters (Non-Embedding)**     |         7B         |
|     **Number of Layers**      |         34         |
|     **Hidden Dimension**      |       12800        |
|    **Attention Mechanism**    |     GQA      |
| **Number of Attention Heads** | 32 for Q，8 for KV |
|      **Vocabulary Size**      |        153k        |
|      **Context Length (Natively)**       |        32k         |
|    **Pretraining Tokens**     |        19T         |


## 3. 测评结果


| 测评集 | 测评指标 | 慢思考 |
| :---: | :---: | :---: | 
| **通用能力** |  |  |
| MMLU-Pro |  Exact Match | 76.32 |
| CMMLU  |         Acc   | 75.59 | 
| ArenaHard_v0.1    |   w/o style control  | 85.80 | 
| C-Eval  |         Acc   | 83.05 | 
| GPQA-Diamond	| Avg@4	| 70.54 |
| **数学能力** |  |  |
| MATH-500 | Avg@1 | 95.00 | 
| AIME24 | Avg@16 | 71.57 | 
| AIME25 | Avg@16 | 58.24 | 
| **代码能力** |  |  |
| LiveCodeBench |  Avg@2 (08/24~01/25) | 54.04 |
| MBPP+ |      Avg@2     | 76.06 |

**注：** 评测过程中system prompt 为空，且不添加任何额外的思维链（CoT）提示。评测采用 128k 的序列长度进行。


## 4. 部署和使用

### 4.1 环境准备

##### 硬件规格
Atlas 800T A2 (64GB)，驱动与固件安装包获取请参照 [[Atlas 800T A2](https://www.hiascend.com/hardware/firmware-drivers/community?product=4&model=26&cann=8.2.RC1.alpha003&driver=Ascend+HDK+25.0.RC1)]。


##### 软件环境
- 操作系统：Linux（推荐 openEuler>=24.03）
- CANN==8.1.RC1，安装准备及流程请参照 [[CANN Install]](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/CANNCommunityEdition/82RC1alpha002/softwareinst/instg/instg_0001.html?Mode=PmIns&OS=Ubuntu&Software=cannToolKit)
- python==3.10
- torch==2.1.0
- torch-npu==2.1.0.post12
- transformers==4.53.2

以上软件配套经过验证，理论可以支持更高版本，如有疑问，可以提交 issue。

### 4.2 权重完整性校验

请参考以下方法对下载内容进行完整性校验，hash 值存储在 checklist.chk 文件中。

```
#!/usr/bin/env bash
ARCH=$(uname -m)
MODEL_PATH="${TARGET_FOLDER}/${MODEL_FOLDER_PATH}"
cd "$MODEL_PATH" || exit 1
if [ "$ARCH" = "arm64" ]; then
    sha256sum checklist.chk
else
    sha256sum -c checklist.chk
fi
```
### 4.3 推理样例
下述内容提供 openPangu-Embedded-7B 在 `transformers` 框架上进行推理的一个简单示例：
>运行前请修改 generate.py，添加模型路径。
```bash
cd inference
python generate.py
```

openPangu-Embedded-7B 模型默认为慢思考模式，可以通过以下手段切换至快思考模式：
- 在代码实例`generate.py`中，`no_thinking_prompt`变量的定义展示了切换至快思考模式的具体实现：通过在用户输入末尾添加`/no_think`标记，可将当前轮次切换至快思考模式。处于该模式时，`thinking_content`将为空值。

### 4.4 使用推理框架
vllm_ascend：参考[[vllm_ascend_for_openpangu_embedded_7b.zh]](inference/vllm_ascend_for_openpangu_embedded_7b.zh.md)

## 5. 模型许可证

除文件中对开源许可证另有约定外，openPangu-Embedded-7B 模型根据 OPENPANGU MODEL LICENSE AGREEMENT VERSION 1.0 授权，旨在允许使用并促进人工智能技术的进一步发展。有关详细信息，请参阅模型存储库根目录中的 [LICENSE](LICENSE) 文件。


## 6. 免责声明
由于 openPangu-Embedded-7B（“模型”）所依赖的技术固有的技术限制，以及人工智能生成的内容是由盘古自动生成的，华为无法对以下事项做出任何保证：
- 尽管该模型的输出由 AI 算法生成，但不能排除某些信息可能存在缺陷、不合理或引起不适的可能性，生成的内容不代表华为的态度或立场；
- 无法保证该模型 100% 准确、可靠、功能齐全、及时、安全、无错误、不间断、持续稳定或无任何故障；
- 该模型的输出内容不构成任何建议或决策，也不保证生成的内容的真实性、完整性、准确性、及时性、合法性、功能性或实用性。生成的内容不能替代医疗、法律等领域的专业人士回答您的问题。生成的内容仅供参考，不代表华为的任何态度、立场或观点。您需要根据实际情况做出独立判断，华为不承担任何责任。

## 7. 反馈

如果有任何意见和建议，请提交issue或联系 openPangu@huawei.com。