# 星辰语义大模型-TeleChat

## 论文

[TeleChat Technical Report](https://arxiv.org/abs/2401.03804)

## 模型结构

采用标准的 `Decoder-only` 结构设计了 **TeleChat** 模型，并在模型维度做了如下的一些改进：

- **位置编码**：使用 [Rotary Embedding](https://arxiv.org/pdf/2104.09864.pdf) 的位置编码方法，该方法将相对位置信息依赖集成到 self-attention 中，并且具有较好的位置外推性。Rotary Embedding还可以较好地与Flash-Attention v2 配合使用，将模型的训练速度提升约20%。
- **激活函数**：使用 [SwiGLU](https://arxiv.org/pdf/2002.05202.pdf) 激活函数来替代GELU激活函数 , 为了减少计算量，将`ffn_hidden_size`设置为小于原始SwiGLU中的4倍隐藏层大小。
- **层标准化**: 基于 [RMSNorm](https://arxiv.org/abs/1910.07467) 的 Pre-Normalization。
- **词嵌入层与输出层解耦**：将**TeleChat-12B**的词嵌入层和输出lm head层参数分开，有助于增强训练稳定性和收敛性。

|      | layer_num | hidden_size | ffn_hidden_size | head_num | tie_word_embeddings |
| ---- | --------- | ----------- | --------------- | -------- | ------------------- |
| 1B   | 16        | 2048        | 5460            | 32       | 否                  |
| 7B   | 30        | 4096        | 12288           | 32       | 是                  |
| 12B  | 38        | 5120        | 12288           | 32       | 否                  |

## 环境配置

### Docker方法

```
拉取镜像：
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10

创建并启动容器：
docker run --shm-size 80g --network=host --name=telechat --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined  -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -v <Host Path>:<Container Path> -it <Your Image ID> bash

安装依赖：
cd TeleChat
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
pip install 'ms-swift[llm]' -U -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
pip install optimum -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
pip install auto-gptq -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/
```

## 模型下载链接

| **模型版本** | **下载链接**                                                 |
| ------------ | ------------------------------------------------------------ |
| 1B-FP16      | [TeleChat-1B-FP16](https://huggingface.co/Tele-AI/Telechat-1B) |
| 7B-FP16      | [TeleChat-7B-FP16](https://huggingface.co/Tele-AI/Telechat-7B) |
| 7B-int8      | [TeleChat-7B-int8](https://huggingface.co/Tele-AI/Telechat-7B-int8) |
| 7B-int4      | [TeleChat-7B-int4](https://huggingface.co/Tele-AI/Telechat-7B-int4) |
| 12B-FP16     | [TeleChat-12B-FP16](https://huggingface.co/Tele-AI/TeleChat-12B) |
| 12B-int8     | [TeleChat-12B-int8](https://huggingface.co/Tele-AI/TeleChat-12B-int8) |
| 12B-int4     | [TeleChat-12B-int4](https://huggingface.co/Tele-AI/TeleChat-12B-int4) |
| 12B-V2-FP16  | [TeleChat-12B-V2-FP16](https://modelscope.cn/models/TeleAI/TeleChat-12B-v2/files) |



## 推理测试

### TeleChat-7B

进入Telechat/inference_telechat

```
bash infer.sh
```

### TeleChat-12B/TeleChat-12B-V2

修改模型文件路径里面的config.json，把flash_attn改为false

进入Telechat/inference_telechat

```
bash infer.sh
```

## 微调训练

```
cd Telechat/ms-swift/examples/pytorch/llm
```

### 单机单卡LORA微调

```
bash sft_single_lora.sh
```

### 单机多卡LORA微调

```
bash sft_multi_lora.sh
```

### 单机多卡全参微调

```
bash sft_multi_full.sh
```

### 训练后的推理

```
与微调训练同文件夹下
bash infer.sh
```

结果如下：

![image-20240821162322664](image-20240821162322664.png)

## 量化

### GPTQ量化

```
HIP_VISIBLE_DEVICES=0 swift export --model_type telechat-7b \
    --quant_bits 8 --quant_method gptq --model_id_or_path /path/to/telechat-7b \
    --quant_output_dir ./quant_out
```

### 量化后推理

```
HSA_FORCE_FINE_GRAIN_PCIE=1 swift infer --model_type telechat-7b --model_id_or_path quant_out/
```

![image-20240822083141593](image-20240822083141593.png)