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anrongqiao
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56a831ec8d
commit
c6a5a5c243
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@ -1,9 +1,14 @@
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# 九格大模型使用文档
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模型的训练、推理环境及其硬件的信息：
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[环境配置、硬件信息](https://www.osredm.com/jiuyuan/CPM-9G-8B/tree/master/quick_start_clean/readmes/README_ENV.md)
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[百亿SFT开源模型](https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/checkpoints-epoch-1.tar.gz)
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## 环境配置：
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[环境配置、硬件信息](https://www.osredm.com/jiuyuan/CPM-9G-8B/tree/master/quick_start_clean/readmes/README_ENV.md)
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## 开源模型
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1 目前启元开源了80B的百亿SFT模型，模型的路径：[百亿SFT开源模型](https://qy-obs-6d58.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/checkpoints-epoch-1.tar.gz)
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## 使用教程
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为了帮助您快速了解CPM-9G的使用，我们准备了一个快速入门教程，目标是基于CPM-9G基座模型通过指令微调的方式构建一个Chat模型。
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@ -15,7 +20,7 @@
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#### 1. 准备jsonl文件
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首先需要将原始数据处理位jsonl形式（每一行一个json），每行包含两个字段，分别是input和output，以下是一个例子：
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{"input":"", "output": "我爱北京。"}实际预训练时，数据多为txt格式，可以参照以下过程将txt格式的文件转换为jsonl格式：
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```js
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``` python
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# convert_txt2jsonl.py
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import json
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import sys
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@ -31,10 +36,9 @@ for line in sys.stdin:
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cat pretrain.txt | python convert_txt2jsonl.py > pretrain.jsonl
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```
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在本Quick Start教程中，已准备好jsonl数据,路径为raw_data/alpaca_zh.jsonl，示例如下：
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```js
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```json
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{"input": "<用户>保持健康的三个提示。<AI>", "output": "以下是保持健康的三个提示：\n\n1. 保持身体活动。每天做适当的身体运动，如散步、跑步或游泳，能促进心血管健康，增强肌肉力量，并有助于减少体重。\n\n2. 均衡饮食。每天食用新鲜的蔬菜、水果、全谷物和脂肪含量低的蛋白质食物，避免高糖、高脂肪和加工食品，以保持健康的饮食习惯。\n\n3. 睡眠充足。睡眠对人体健康至关重要，成年人每天应保证 7-8 小时的睡眠。良好的睡眠有助于减轻压力，促进身体恢复，并提高注意力和记忆力。"}
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{"input": "<用户>三原色是什么？<AI>", "output": "三原色通常指的是红色、绿色和蓝色（RGB）。它们是通过加色混合原理创建色彩的三种基础颜色。在以发光为基础的显示设备中（如电视、计算机显示器、智能手机和平板电脑显示屏）, 三原色可混合产生大量色彩。其中红色和绿色可以混合生成黄色，红色和蓝色可以混合生成品红色，蓝色和绿色可以混合生成青色。当红色、绿色和蓝色按相等比例混合时，可以产生白色或灰色。\n\n此外，在印刷和绘画中，三原色指的是以颜料为基础的红、黄和蓝颜色（RYB）。这三种颜色用以通过减色混合原理来创建色彩。不过，三原色的具体定义并不唯一，不同的颜色系统可能会采用不同的三原色。"}
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{"input": "<用户>描述原子的结构。<AI>", "output": "原子是物质的基本单位，它由三种基本粒子组成：质子、中子和电子。质子和中子形成原子核，位于原子中心，核外的电子围绕着原子核运动。\n\n原子结构具有层次性。原子核中，质子带正电，中子不带电（中性）。原子核非常小且致密，占据了原子总质量的绝大部分。电子带负电，通常围绕核运动，形成若干层次，称为壳层或电子层。电子数量与质子数量相等，使原子呈电中性。\n\n电子在每个壳层中都呈规律分布，并且不同壳层所能容纳的电子数也不同。在最里面的壳层一般只能容纳2个电子，其次一层最多可容纳8个电子，再往外的壳层可容纳的电子数逐层递增。\n\n原子核主要受到两种相互作用力的影响：强力和电磁力。强力的作用范围非常小，主要限制在原子核内，具有极强的吸引作用，使核子（质子和中子）紧密结合在一起。电磁力的作用范围较大，主要通过核外的电子与原子核相互作用，发挥作用。\n\n这就是原子的基本结构。原子内部结构复杂多样，不同元素的原子核中质子、中子数量不同，核外电子排布分布也不同，形成了丰富多彩的化学世界。"}
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```
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#### 2. 数据二进制化
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@ -55,12 +59,12 @@ python data_binarize.py --input [PATH to raw_data] --data_type json --output_pat
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例如，用32卡训练时，需满足block_end>32，如果文件较小，可以在二进制化之前对多个小文件进行拼接，以满足大规模训练的需求。
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在本Quick Start中，我们为jsonl数据到二进制数据的转换过程准备了脚本：
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```js
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``` python
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for i in {1..10};do
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cat raw_data/alpaca_zh.jsonl >> raw_data/alpaca_zh_repeat.jsonl
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done
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```
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```js
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``` shell
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mkdir raw_data_repeat
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mv raw_data/alpaca_zh_repeat.jsonl raw_data_repeat/data.jsonl
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@ -72,11 +76,9 @@ python data_binarize.py --input raw_data_repeat --data_type json --output_path b
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# transform_script.py
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import random
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def rand(n: int, r: random.Random):
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return int(r.random() * n)
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def transform(data, num_sample: int, r: random.Random):
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return {"input": data["input"], "output": data["output"]}我们还支持多个数据集的混合读入，并设置不同数据集的比例。为此，需要准备一个数据混合的json文件，来指导训练过程中的数据读取策略，示例如下：
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[
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@ -106,13 +108,13 @@ def transform(data, num_sample: int, r: random.Random):
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模型训练代码的位置：9G-Train/apps/cpm9g/pretrain_cpm9g.py
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需要将代码中环境变量设置为您的代码路径：
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```js
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#CPM-9G/apps/cpm9g/pretrain_cpm9g.py:17
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``` python
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#9G-Train/apps/cpm9g/pretrain_cpm9g.py:17
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sys.path.insert(0, "/data/public/CPM-9G/9G-Train")
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```
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1 训练脚本：
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```js
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### pretrain shell脚本：
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```shell
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#! /bin/bash
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# use 8 GPU for example, pretrain may need 32 GPU
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@ -122,11 +124,11 @@ export MASTER_PORT=12345
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EXP_PATH=. # 修改为您的实验路径，用于存储训练日志和模型
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CODE_PATH=/data/public/CPM-9G/9G-Train # 修改为您的代码路径
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DATA_PATH=/data/public/CPM-9G/quick_start/datasets.json # 修改为您的datasets.json路径
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CHECKPOINT=/data/public/CPM-9G/models/7b-base/7b.pt # 修改为您的基座模型路径
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CHECKPOINT=/data/public/CPM-9G/models/model.pt # 修改为您的基座模型路径
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mkdir -p ${EXP_PATH}/logs/debug
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mkdir -p ${EXP_PATH}/logs/tensorboard/cpm9g/
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CONFIG_NAME="${CODE_PATH}/apps/cpm9g/config/7b"
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CONFIG_NAME="${CODE_PATH}/apps/cpm9g/config/"
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# --------------- 运行参数 ---------------
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OPTS=""
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OPTS+=" --model-config ${CONFIG_NAME}/config.json"
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@ -146,14 +148,11 @@ OPTS+=" --loss-scale 1048576" # 和训练稳定性相关，一般情况下不需
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OPTS+=" --loss-scale-steps 32" # 和训练稳定性相关，一般情况下不需修改
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OPTS+=" --offload" # 使用cpu offload将优化器参数转移到cpu，一般情况下无需修改
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OPTS+=" --flash cuda"
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# OPTS+=" --load-grad"
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# --------------- 写文件路径 ---------------
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## checkpoint
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OPTS+=" --save ${EXP_PATH}/checkpoints/cpm9g/"
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OPTS+=" --save-model ${EXP_PATH}/models/cpm9g/"
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## logs，/local/logs 等价于 /data/logs（软链）
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OPTS+=" --log-dir ${EXP_PATH}/logs/train/"
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OPTS+=" --tensorboard ${EXP_PATH}/tensorboard/cpm9g/"`date +"%Y%m%d%H%M%S"`
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@ -166,15 +165,64 @@ OPTS+=" --start-step 1"
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OPTS+=" $@"
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# --------------- 最终指令 ---------------
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CMD="torchrun --nnodes=1 --nproc_per_node=8 --rdzv_id=1 --rdzv_backend=c10d --rdzv_endpoint=${MASTER_ADDR}:${MASTER_PORT} ${CODE_PATH}/apps/cpm9g/pretrain_cpm9g.py ${OPTS}"
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echo "${CMD}"
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$CMD
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```
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### sft 训练shell 脚本
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``` shell
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export MASTER_ADDR=`hostname`
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export MASTER_PORT=12345
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CPM_PATH="/data/groups/QY_LLM_Core/arq_project/code/9G-Train"
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CKPT_NAME="/data/public/anrongqiao/models/"
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EXP_PATH=./exp/8b/
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mkdir -p $EXP_PATH
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MODEL_NAME="cpm9g-8b-sft"
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OPTS=""
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OPTS+=" --model-config ${CKPT_NAME}/config.json"
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OPTS+=" --vocab ${CKPT_NAME}/vocab.txt"
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OPTS+=" --train-iters 10000" # 训练步数，达到此步数后，学习率降到最小值
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OPTS+=" --inspect-iters 200" # 存储步数，每隔此步数，存储一个模型文件
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OPTS+=" --warmup-iters 20" # 热启动步数
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OPTS+=" --lr-decay-style cosine" # 学习率变化策略
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OPTS+=" --weight-decay 0.1" # 正则化参数
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OPTS+=" --clip-grad 1.0" # 正则化参数
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OPTS+=" --loss-scale 1048576" # 和训练稳定性相关，一般情况下不需修改
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OPTS+=" --max-loss-scale 33554432" #和训练稳定性相关，一般情况下不需修改
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OPTS+=" --min-loss-scale 1" #和训练稳定性相关，一般情况下不需修改
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OPTS+=" --loss-scale-steps 32" # 和训练稳定性相关，一般情况下不需修改
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OPTS+=" --offload" # 使用cpu offload将优化器参数转移到cpu，一般情况下无需修改
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OPTS+=" --batch-size 1"
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OPTS+=" --max-length 4096" #上下文长度
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OPTS+=" --lr 1e-5" #学习率
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OPTS+=" --start-step 0" #初始steps
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OPTS+=" --epoch 1" # 训练多少个epoch
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OPTS+=" --load ${CKPT_NAME}/model.pt" # 修改成自己的预训练模型
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OPTS+=" --dataset ../dataset/qy_sft_20230129_bin/" # 和pretrain脚本不同，sft数据量少，直接输入bin文件即可
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OPTS+=" --save ${EXP_PATH}/checkpoints" # 模型存储
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OPTS+=" --save-name ${MODEL_NAME}" #待存储模型的前缀
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OPTS+=" --tensorboard /data/logs/tensorboard/${MODEL_NAME}/${CUR_DATE}/" #
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OPTS+=" --gradient-accumulation-steps 4" # 梯度累积更新步数
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OPTS+=" $@"
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#运行指令
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CMD="torchrun --nnodes=1 --nproc_per_node=8 --rdzv_id=1 --rdzv_backend=c10d --rdzv_endpoint=${MASTER_ADDR}:${MASTER_PORT} ${CPM_PATH}/apps/cpm9g/sft_cpm9g.py ${OPTS}"
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echo "${CMD}"
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$CMD
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```
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## 模型推理
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1 模型推理代码
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```js
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```python
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import os
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from libcpm import CPM9G
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@ -207,13 +255,53 @@ def main():
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'''<用户>我要参加一个高性能会议，请帮我写一个致辞。<AI>''',
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]
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# print(model.inference(datas, max_length=30)) # inference batch
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for data in datas:
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res = model.inference(data, max_length=4096)
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print(res['result'])
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# print(model.random_search(data))
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if __name__ == "__main__":
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main()
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```
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## FAQs
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常见问题汇总，持续补充ing
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### 训练相关
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1 推荐大家使用docker，避免大家在conda 环境安装时候遇到的问题
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2 pretrain训练的脚本和sft训练的脚本基本类似，在apps/cpm_9g目录下
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3 尽量避免在window机器下修改脚本，window中的编码和格式linux是有差别的，容易在脚本执行中报错
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4 微调训练中，train_iters如何计算？
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```
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回答：因为模型上下文是4096的token数目，通常情况存在训练数据不足4096的长度，所以会对多条数据进行merge，送入模型的数据量会少于1000条
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```
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5 打印出来的Iter信息有缺失
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```
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回答：debug下看看是否是出现drop_last的情况
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```
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6 现有代码是否需要验证集合？
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```
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回答：不需要，参数中出现的val_datasets忽略即可
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```
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7 SFT如何调参训练
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```
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回答：如果数据量少于10w条，多训练几个epoch，把学习率调低一些，比如说5e-6等；
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数据量很多呢，训练最多2个epoch足够，注意过拟合的问题
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```
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8 Lora 推理：需要进行merge 模型后预测，五一后release该代码
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9 加载模型遇到：invalid header or archive is carrupted，这种一般是模型没有下载完导致的，目前红山上的模型确定是完整的，首先自查自己的模型是否下载成功。
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10 存储模型的时候遇到failed write file data ，一般先检查下文件路径和权限、磁盘空间吧，存储模型基本不会报错
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### 数据相关
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1 历史对话的传入：
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``` json
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datas = [
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'''<用户>问题1<AI>答案1<用户>问题2<AI>答案2<用户>问题2<AI>'''
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]
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```
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2 数据量级别：SFT的指令数据可多可少，
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## TODO
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1 发布最新训练的80B SFT模型
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2 Lora相干的代码更新
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@ -42,7 +42,7 @@ def split(x, s):
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def main(src_model_path, dst_model_path, layer_num):
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#训练保存的原始模型
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model = torch.load(src_model_path, map_location="cpu")
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params = {}
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@ -74,7 +74,9 @@ def main(src_model_path, dst_model_path, layer_num):
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if __name__ == '__main__':
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src_model_path = "/home/wangyixuan/workplace/llm_service/sse/checkpoints-epoch-2/cpm9g-8b-sft-epoch-2.pt"
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# 输入已有的源模型
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src_model_path = "./checkpoints-epoch-1/cpm9g-8b-sft-epoch-1.pt"
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# 格式转换后的模型地址
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dst_model_path = "model_8b.ckpt"
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# 百亿：32
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Loading…
Reference in New Issue