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CPM-9G-8B
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updata lora merge and readmes

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anrongqiao 2024-05-11 17:53:12 +08:00
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74
quick_start_clean/merge_lora.py Normal file
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@ -0,0 +1,74 @@
import torch
import os
import sys
import shutil
import argparse
os.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"] = "max_split_size_mb:128"
def get_args():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--base_path", type=str, help="base model path", required=True)
parser.add_argument("--delta_path", type=str, help="the lora model path", required=True)
parser.add_argument("--merge_path", type=str, help="merge the base and lora model as one models", required=True)
args = parser.parse_args()
return args
def merge_lora_models(args):
scale = 64
# model = torch.load(f"/home/wangxvjia/9g_models/llama_fin_new/checkpoints-epoch-4/llama-finance-sft-iteration-258-delta.pt")
model = torch.load(args.delta_path)
dic = {}
num = 0
allocated_mem = torch.cuda.memory_allocated()
print(f"allocated GPU memory: {allocated_mem/1024**3} GB")
for key, value in model.items():
print(key)
print(value.shape)
layer_list = key.split('.')
layer = ".".join(layer_list[:-1])
if layer in dic:
other = dic[layer].cuda()
value = value.cuda()
if layer_list[-1] == "lora_B":
other = torch.mm(value, other).cpu()
alpha = scale / value.shape[1]
else :
other = torch.mm(other, value).cpu()
dic.update({layer: other})
else:
dic.update({layer: value})
print("end")
print(f"alpha: {scale} | weight: {alpha}")
torch.cuda.empty_cache()
print("begin")
base_model = torch.load(args.base_path ,map_location=torch.device('cpu'))
# base_model = torch.load("/data/public/opensource_models/meta-llama/Llama-2-7b-mc/pytorch_model.pt",map_location=torch.device('cpu'))
for key, value in base_model.items():
layer_list = key.split('.')
layer = ".".join(layer_list[:-1]) + ".lora"
value = value.cuda()
if layer in dic:
print(layer)
other = dic[layer].cuda()
value = torch.add(value, alpha * other.half()).detach().cpu()
print(value)
value = value.cpu()
base_model.update({key: value})
# torch.save(base_model, f"/home/wangxvjia/9g_models/cpm_fin_new_1e4/fin/pytorch_model.pt")
torch.save(base_model, args.merge_path)
exit(0)
if __name__=='__main__':
args = get_args()
merge_lora_models(args)

6
quick_start_clean/readmes/README_ALL.md
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@ -221,6 +221,9 @@ $CMD
``` ```
### lora 训练
[lora 训练](https://www.osredm.com/jiuyuan/CPM-9G-8B/tree/master/quick_start_clean/readmes/README_LORA.md)
## 模型推理 ## 模型推理
```python ```python
import os import os
@ -263,6 +266,9 @@ if __name__ == "__main__":
main() main()
``` ```
## 分布式多机训练
[分布式多机训练](https://www.osredm.com/jiuyuan/CPM-9G-8B/tree/master/quick_start_clean/readmes/README_DISTRIBUTED.md)
## FAQs ## FAQs
常见问题汇总，持续补充ing 常见问题汇总，持续补充ing

119
quick_start_clean/readmes/README_DISTRIBUTED.md Normal file
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@ -0,0 +1,119 @@
# 分布式多机训练
- 首先保证机器之间能够通信
- 每台机器上的训练环境、代码、数据等一致
## 简单模式
这种方式只适用于机器很少的提交方法，比如说两台机器debug调试的时候可以如下操作
以sft_cpm9g_8b.sh举例
```shell
# 这儿指定主节点的IP值
export MASTER_ADDR=g3002
#中间省略各种参数配置
#--nnodes 指定用几台机器，提交任务后主节点会一直等待通信满足4台机器，直到time out
#--nproc_per_node 每张机器多少张卡
CMD="torchrun --nnodes=2 --nproc_per_node=8 --rdzv_id=1 --rdzv_backend=c10d --rdzv_endpoint=${MASTER_ADDR}:${MASTER_PORT} ${CPM_PATH}/apps/cpm9g/sft_cpm9g.py ${OPTS}"
```
接下来，在这两个机器中都执行bash sft_cpm9g_8b.sh，这样就完成一次最简单的多机训练
不过机器多了之后不推荐这种方式
### slurm 集群多机任务提交
算力平台使用Slurm调度，常用Slurm命令包括：
``` shell
Slurm命令 功能
sinfo 查看集群分区状态
squeue 查看作业队列
srun, salloc 交互式运行作业
sbatch 提交作业
scancel 取消作业
scontrol 查看和修改作业参数
sacct 查看已完成作业
```
### 单机任务
参考脚本
前面"#SBATCH"是Slurm配置参数，解释如下：
``` shell
●--partition: 使用的队列名称
●--nodes: 节点数量，用多少台机器
●--ntasks-per-node：每个节点的进程数，和每节点的GPU数量保持一致
●--gres=gpu:8：每个节点分配的GPU数量
●--cpus-per-task：每个任务分配的CPU数量（建议不要修改），该节点的cpu总数为任务数乘以每个任务的cpu数，这个示例脚本中的cpu总数为8x8=64
```
#### 具体示例：
train.sh:
```
#!/bin/bash
#SBATCH --partition=gpu1
#SBATCH --nodelist=g1001
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=8
#SBATCH --gres=gpu:8
#SBATCH --cpus-per-task=8
python main.py
```
提交任务
```
sbatch train.sh
```
### 多机任务
已测试通过torchrun的方式多机训练，需要设置"MASTER_ADDR"和"MASTER_PORT"两个环境变量，先提交一个主节点的任务，获取"MASTER_ADDR"，在提交从节点任务。一个4台机器的多机任务的操作示例如下：
注意：#SBATCH的nodes参数设置为1，slurm的多节点通信与bmtrain的环境变量有冲突，且srun不稳定，推荐采用slurm提交多个单节点任务，用torchrun的方式实现多节点通信。
##### 第一步：启动主节点
train_master.sh:
```
#!/bin/bash
#SBATCH --partition=gpu1
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=8
#SBATCH --gres=gpu:8
#SBATCH --cpus-per-task=8
MASTER_ADDR=`hostname`
MASTER_PORT=12345
echo $MASTER_ADDR
torchrun --nnodes=4 --nproc_per_node=8 --rdzv_id=1 --rdzv_backend=c10d --rdzv_endpoint=${MASTER_ADDR}:${MASTER_PORT} train.py
```
提交主节点：
```
sbatch train_master.sh
```
在输出的log（slurm-xxx.log）中查看主节点的名称，例如此时查到主节点是"g1001"
##### 第二步：启动从节点
train_slave.sh:
```
#!/bin/bash
#SBATCH --partition=gpu1
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=8
#SBATCH --gres=gpu:8
#SBATCH --cpus-per-task=8
MASTER_ADDR=g1001
MASTER_PORT=12345
echo $MASTER_ADDR
torchrun --nnodes=4 --nproc_per_node=8 --rdzv_id=1 --rdzv_backend=c10d --rdzv_endpoint=${MASTER_ADDR}:${MASTER_PORT} train.py
```
提交从节点，示例是一个4台机器的任务，因此再提交3个从节点程序
```
for i in {1..3};do
sbatch train_slave.sh
done
```
#### TODOs
1 完善dockers、K8s集群的分布式多机任务训练

82
quick_start_clean/readmes/README_LORA.md Normal file
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@ -0,0 +1,82 @@
# Lora 训练
## lora 训练脚本
``` shell
#! /bin/bash
#!/bin/bash
#SBATCH --partition=gpu3
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --nodelist=g3005
#SBATCH --ntasks-per-node=4
#SBATCH --gres=gpu:4
#SBATCH --cpus-per-task=4
#SBATCH --mem=512GB
export MASTER_ADDR="localhost"
export MASTER_PORT=12347
CPM_PATH="/home/wangxvjia/CPM-onlyllama"
EXP_PATH=/home/wangxvjia/9g_models/cpm_fin_new_1e4
MODEL_NAME="9g-finance-sft"
OPTS=""
OPTS+=" --vocab /home/wangxvjia/9g_models/vocab.txt"
OPTS+=" --model-config /home/wangxvjia/9g_models/config.json"
OPTS+=" --train-iters 695"
OPTS+=" --inspect-iters 2000"
OPTS+=" --warmup-iters 20"
OPTS+=" --lr-decay-style cosine"
OPTS+=" --weight-decay 0.01"
OPTS+=" --clip-grad 1.0"
OPTS+=" --loss-scale 1048576"
OPTS+=" --max-loss-scale 33554432"
OPTS+=" --min-loss-scale 1"
OPTS+=" --loss-scale-steps 32"
OPTS+=" --offload"
OPTS+=" --batch-size 2"
OPTS+=" --max-length 4096"
OPTS+=" --lr 3e-4"
OPTS+=" --start-step 0"
OPTS+=" --epoch 4"
OPTS+=" --load /data/groups/QY_LLM_Other/anrongqiao/UltraEval/caterpillar_8b_checkpoint-22000-float16.pt"
OPTS+=" --dataset /home/wangxvjia/molora/data_process/fin_9g/train_data_30000"
# TODO 这些 /data 在启元机器上需要改成 /home 下的路径
OPTS+=" --save ${EXP_PATH}/checkpoints"
OPTS+=" --save-name ${MODEL_NAME}"
OPTS+=" --delta-tuning"
OPTS+=" --delta-type lora"
OPTS+=" --lora-r 64" # 常用的lora 参数
OPTS+=" --lora-dropout 0.05"
OPTS+=" --lora-alpha 64" # 常用的lora alpha 参数
OPTS+=" --lora-layer project_q project_v project_k w_0 w_1 w_out"
OPTS+=" --save-origin-model"
OPTS+=" $@"
CMD="torchrun --nnodes=1 --nproc_per_node=2 --rdzv_id=1 --rdzv_backend=c10d --rdzv_endpoint=${MASTER_ADDR}:${MASTER_PORT} ${CPM_PATH}/apps/cpm9g/sft_cpm9g.py ${OPTS}"
echo "${CMD}"
$CMD
```
## 合并模型
训练好的lora delta model一般有两种方式
- 在直接含有lora的推理代码进行推理
- 将lora delta model参数和original model merge在一起 作为新的模型，但是模型的参数数量并没有增多
python merge_lora_delta.py --base_path cpm9g-8b-sft.pt --delta_path cpm9g-lora.pt --merge_path cpm9g-8b-sft_with_lora.pt
# lora 推理
合并后的lora模型可以直接采用基础模型推理代码
见[quick start](https://www.osredm.com/jiuyuan/CPM-9G-8B/tree/master/quick_start_clean/readmes/README_ALL.md)