# Qwen2.5-Coder
## 论文
- https://arxiv.org/pdf/2409.12186
## 模型结构
Qwen2.5-Coder 基于 Qwen 系列的大模型（通义千问），针对代码领域任务进行了特殊优化。它可以在多种编程语言（如 Python、Java、C++ 等）中生成和解释代码
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    <img src="./imgs/qwen2.5.png"/>
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## 算法原理
**Architecture**  
Qwen2.5-Coder以Qwen2.5为基础，有0.5B、1.5B、3B、7B、14B以及32B六个不同的模型尺寸，不同的尺寸的Head Size都为128，尺寸的变化主要体现在Hidden Size、Layers等结构尺寸的调整，具体的模型尺寸和结构如表所示：  

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    <img src="./imgs/qwen2.5-coder.png"/>
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**Tokenization**  
在Qwen2.5词汇表的基础上，Qwen2.5-Coder增加了一些特殊的tokens帮助模型更好的理解代码的各种格式，比如说，<|endoftext|>标志一段text或者说段落的结束，<|fim_prefix|>,<|fim_middle|>, 和<|fim_suffix|> 用于实现Fill-in-the-Middle（FIM）技术，帮助模型预测代码缺失的block，<|fim_pad|>用于在FIM中对代码片段进行补全，<|repo_name|>和<|file_sep|>分别为Repo代码仓库名称和Repo之间的划分标志：  
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    <img src="./imgs/tokens.png"/>
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**Data**  
使用了一个自建的数据集Qwen2.5-Coder-Data用于训练 Qwen2.5-Coder，包括5个部分：  
- Source Code Data： 源代码数据集，从GitHub的2024年2月以前的公开Repo中进行收集，包括92种语言
- Text-Code Grounding Data： 文本代码混合数据集，主要是一些技术博客、代码相关文档、教程等
- Synthetic Data： 合成数据集，使用CodeQwen1.5生成
- Math Data：数学数据集，使用Qwen2.5-Math的数据集。提升模型的数学推理能力
- Text Data：文本数据集，使用Qwen2.5的数据集，提升模型的通用能力  
对5种类型的数据进行混合来训练一个foundational model，Qwen2.5-Coder尝试了多种混合比例，最后选择的混合比例为：Code:Text:Math=7：2：1，共5.2T的Tokens：  

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    <img src="./imgs/Mixdata.png"/>
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**Training Policy**  
使用了三阶段的训练方法，以Qwen2.5作为BaseLine，第一阶段进行文本级别的训练，也就是上述的混合数据集共5.2T的Tokens，第二阶段是进行仓库级别的训练，增强模型的长文本处理能力，共300B的Tokens，通过两个阶段的训练，得到了Qwen2.5-Coder-Base模型； 
为了更适合进行交互，理解用户指令，在Qwen2.5-Coder-32B-Base模型的基础上，进行指令微调，得到了Instruct版本。为此，项目还构建了一个用于指令微调的合成数据集，具体做法是使用GitHub的代码片段通过LLM生成对应的指令，然后使用LLM Score进行过滤掉低质量样本，构建了合成的代码指令数据集；除了合成数据集，还使用了一些开源的指令数据集，比如McEval-Instruct。具体的训练流程如图：  
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    <img src="./imgs/Training.png"/>
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## 环境配置
### Docker（方法一）
从[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-list)中拉取docker镜像：
```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-centos7.6-dtk24.04-py310
```
创建容器并挂载目录进行开发：
```
docker run -it --name {name} --shm-size=1024G  --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --privileged --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined --ulimit memlock=-1:-1 --ipc=host --network host --group-add video -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -v {}:{} {docker_image} /bin/bash
# 修改1 {name} 需要改为自定义名称  
# 修改2 {docker_image} 需要需要创建容器的对应镜像名称  
# 修改3 -v 挂载路径到容器指定路径
pip install -r requirements.txt
cd LLaMA-Factory
pip install -e ".[torch,metrics]"
pip install deepspeed-0.12.3+gita724046.abi1.dtk2404.torch2.1.0-cp310-cp310-manylinux_2_31_x86_64.whl
```
### Dockerfile（方法二）
```
cd docker
docker build --no-cache -t qwen2_5_coder:1.0 .
docker run -it --name {name} --shm-size=1024G  --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --privileged --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined --ulimit memlock=-1:-1 --ipc=host --network host --group-add video -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -v {}:{} {docker_image} /bin/bash 
pip install -r requirements.txt
cd LLaMA-Factory
pip install -e ".[torch,metrics]"
pip install deepspeed-0.12.3+gita724046.abi1.dtk2404.torch2.1.0-cp310-cp310-manylinux_2_31_x86_64.whl
```
### Anaconda（方法三）
线上节点推荐使用conda进行环境配置。
创建python=3.10的conda环境并激活
```
conda create -n qwen2_5_coder python=3.10
conda activate qwen2_5_coder
```

关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。
```
DTK驱动：dtk24.04
python：python3.10
pytorch:2.1.0
torchvision:0.16.0
xformers:0.0.25
deepspeed:0.12.3
```
安装其他依赖包
```
pip install -r requirements.txt
cd LLaMA-Factory
pip install -e ".[torch,metrics]"
pip install deepspeed-0.12.3+gita724046.abi1.dtk2404.torch2.1.0-cp310-cp310-manylinux_2_31_x86_64.whl
```

下载预训练权重文件并解压，这里以Qwen2.5-Coder-32B-Instruct为例，其他版本模型可以在**其他预训练权重**部分下载：  
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct预训练权重下载：[HuggingFace下载](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct)    
SCNet快速下载连接[SCNet下载](http://113.200.138.88:18080/aimodels/qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct)  
将文件夹Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct保存至LLaMA-Factory中
## 数据集 
无

## 训练
使用LLaMA-Factory框架微调
### 单机单卡（LoRA-finetune）
```
# 注意：根据自己的模型切换.yaml文件中的模型位置
HIP_VISIBLE_DEVICES=0 FORCE_TORCHRUN=1 llamafactory-cli train examples/train_lora/qwen2vl_lora_sft_custom.yaml
# 如果显存不够，可以使用Zero-offload减少显存使用
HIP_VISIBLE_DEVICES=0 FORCE_TORCHRUN=1 llamafactory-cli train examples/train_lora/qwen2vl_lora_sft_offload_custom.yaml
```

### 单机多卡（LoRA-finetune）
```
HIP_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 llamafactory-cli train examples/train_lora/qwen2vl_lora_sft_offload_custom.yaml
```

## 推理
```
# 注意：根据自己的模型切换.yaml文件中的模型位置
HIP_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli chat examples/inference/qwen2_coder_custom.yaml
```

## result
<div align=center>
    <img src="./imgs/inference.png"/>
</div> 

## 精度
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct模型与当前一些开源代码大模型的代码推理能力（MdEval）对比：  
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    <img src="./imgs/eval.png"/>
</div> 

## 应用场景
### 算法类别
代码生成

### 热点应用行业
代码生成,代码修改,教育

## 其他预训练权重
Instruct系列模型  
[Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct](http://113.200.138.88:18080/aimodels/qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B-Instruct)  
[Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct](http://113.200.138.88:18080/aimodels/qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct)  
[Qwen2.5-Coder-3B-Instruct](http://113.200.138.88:18080/aimodels/qwen/Qwen2.5-Coder-3B-Instruct)  
[Qwen2.5-Coder-7B-Instruct](http://113.200.138.88:18080/aimodels/qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct)  
[Qwen2.5-Coder-14B-Instruct](http://113.200.138.88:18080/aimodels/qwen/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct)  
Base系列模型  
[Qwen2.5-Coder-0.5B](http://113.200.138.88:18080/aimodels/qwen/Qwen2.5-Coder-0.5B)  
[Qwen2.5-Coder-1.5B](http://113.200.138.88:18080/aimodels/qwen/Qwen2.5-Coder-1.5B)   
[Qwen2.5-Coder-3B](http://113.200.138.88:18080/aimodels/qwen/Qwen2.5-Coder-3B)  
[Qwen2.5-Coder-7B](http://113.200.138.88:18080/aimodels/qwen/Qwen2.5-Coder-7B)  
[Qwen2.5-Coder-14B](http://113.200.138.88:18080/aimodels/qwen/Qwen2.5-Coder-14B)  
[Qwen2.5-Coder-32B](http://113.200.138.88:18080/aimodels/qwen/Qwen2.5-Coder-32B)  
## 源码仓库及问题反馈
[https://developer.sourcefind.cn/codes/dongchy920/qwen2.5-coder_pytorch](https://developer.sourcefind.cn/codes/dongchy920/qwen2.5-coder_pytorch)
## 参考资料
[https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Coder](https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Coder)  
[https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct)  


