# Llama
彻底开源预训练大模型，极简讲清原理，极简提供算法实现代码，让大家秒懂、秒实现，方便大家提出自研算法，让人类文明自由共享是终极目标。

目前各种SOTA NLP大模型算法都与Llama高度相似，故Llama适合作为算法研发的蓝底，本项目首次从数据集、预训练到调优完全开源大模型算法代码，方便全世界所有算法研究人员共同研究以促进人类文明进步。
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    <img src="./doc/llm.png"/>
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## 论文
`Open and Efficient Foundation Language Models`
- https://arxiv.org/pdf/2302.13971

## 模型结构
Llama系列采用极简Decoder-only结构，Llama源自基本的transformer结构，主体为attention(QKV自点积)+ffn(全连接)，最后外加一个softmax进行概率转换输出即可，为了使数据分布归一化方便训练收敛，在attention、ffn、softmax前分别再加一个RMS Norm。

总体而言，Llama系列模型结构高度相似，llama1在GPT基础上引入旋转矩阵解决之前绝对位置编码复杂的问题，引入RMSNorm解决LayerNorm计算量大的问题，llama2在llama1的基础上引入GQA进一步减小计算量， llama3在llama2的基础上引入蒸馏、剪枝再进一步减小计算量，模型中其它模块（如flash-attn2、KV cache）只是增加训练推理效率的模块，本项目兼容Llama1-3，以下分别为读者提供Llama的简图和详图帮助读者全方位理解。
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    <img src="./doc/llama3.png"/>
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    <img src="./doc/llama3_detail.png"/>
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Facebook官网最原始的llama3请参考代码：[`Llama3`](./allamo/model/model_llama3.py)

## 算法原理
整个Llama算法都体现出大道至简的思想。

原理采用极简的纯矩阵计算，llama将输入embedding（将语句根据词汇量和词的位置、属性转换成数字化矩阵）后放入attention+ffn等提取特征，最后利用Softmax将解码器最后一层产生的未经归一化的分数向量（logits）转换为概率分布，其中每个元素表示生成对应词汇的概率，这使得模型可以生成一个分布，并从中选择最可能的词作为预测结果，然后一个字一个预测出来就是咱们看到的对话生成效果。

损失函数采用最简单方便的CE(cross entropy) loss便可。
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    <img src="./doc/algorithm.png"/>
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## 环境配置
```
mv allamo_pytorch allamo # 去框架名后缀
```

### Docker（方法一）
```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.3.0-ubuntu22.04-dtk24.04.2-py3.10
# <your IMAGE ID>为以上拉取的docker的镜像ID替换，本镜像为：83714c19d308
docker run -it --shm-size=64G -v $PWD/allamo:/home/allamo -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name llama <your IMAGE ID> bash
cd /home/allamo
pip install -e . #安装allamo库
```
### Dockerfile（方法二）
```
cd cd /home/allamo/docker
docker build --no-cache -t llama:latest .
docker run --shm-size=64G --name llama -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video -v $PWD/../../allamo:/home/allamo -it llama bash
# 若遇到Dockerfile启动的方式安装环境需要长时间等待，可注释掉里面的pip安装，启动容器后再安装python库：pip install -r requirements.txt。
cd /home/allamo
pip install -r requirements.txt
pip install -e . #安装allamo库
```
### Anaconda（方法三）
1、关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从光合开发者社区下载安装：
- https://developer.hpccube.com/tool/
```
DTK驱动:dtk24.04.2
python:python3.10
torch:2.3.0
torchvision:0.18.1
torchaudio:2.1.2
triton:2.1.0
flash-attn:2.0.4
deepspeed:0.14.2
apex:1.3.0
xformers:0.0.25
```

`Tips：以上dtk驱动、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一一对应。`

2、其它非特殊库参照requirements.txt安装
```
cd /home/allamo
pip install -r requirements.txt
pip install -e . #安装allamo库
```

## 数据集
实验性的迷你数据集[`shakespeare`](./data/allamo_1B_dataset/input.txt)源于tinyshakespeare，读者自己的数据集可以模仿`input.txt`进行制作。
- https://raw.githubusercontent.com/karpathy/char-rnn/master/data/tinyshakespeare/input.txt

数据集在训练之前需要用tokenlizer处理成NLP模型的输入，Facebook官方采用tiktoken库制作tockens便可训练出SOTA模型：[`llama3 tokenizer`](https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/llama/tokenizer.py)

本项目示例中的tokenlizer采用tiktoken库中的"cl100k_base"对数据集做encoding，读者可以自由选择其他tokenlizer，制作代码为[`prepare.py`](./data/allamo_1B_dataset/prepare.py)，可以保存为`.bin`或`.pt`：
```
# 数据集制作方法一
cd data/allamo_1B_dataset
python prepare.py
```
若读者的数据非常大，已经保存成多个txt文件，可以采用[`prepare_datasets`](./scripts/prepare_datasets.py)进行制作，然后将制作结果移动到`data/allamo_1B_dataset/`：
```
# 数据集制作方法二
cd /home/allamo/scripts
sh prepare_datasets.sh
```

代码能力较强的读者也可以选择huggingface开源的其它模型，根据以下Demo自己编写tokenlizer来制作预训练数据，本项目本身支持其它tokenlizer格式的数据，例如`meta-llama/Llama-3.2-3B`、`Qwen/Qwen2.5-1.5B`等小计算量tokenlizer都是较好选择：
```
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(hf_tokenizer_path)
if vocab_size is None:
    vocab_size = len(tokenizer)
logger.info(f"HuggingFace {hf_tokenizer_path} tokenizer loaded with the vocab size {vocab_size}")
```

数据制作完成后将allamo中的`data`目录移动到`/home/`下使用，预训练数据的完整目录结构如下：
```
/home/data
    ├── allamo_1B_dataset
        ├── input.txt
        ├── train.bin
        ├── val.bin
        └── prepare.py
    └── out-allamo-1B
```
`备注：`本项目灵活度大，仅适于算法基础较好的研究人员使用，对算法基础和代码基础有一定的需求，其它人员可能存在一定的上手门槛，不过，为降低入门难度本项目进一步提供了更简单的预训练模型[`llama3__scratch`](./llama3__scratch)供读者熟悉算法原理和学习，方法：进入其根目录运行`python train.py`。

## 训练
### 单机单卡
本项目的最大特点是完全开源、营造自由科研环境，项目中的算法、模型读者可自由修改、研发以提出自己的算法来为社会做贡献，但为了方便介绍，本步骤说明以小规模模型llama3-1B作为示例：
```
关闭 wandb
wandb disabled
wandb offline

cd /home/allamo
mkdir /home/data/out-allamo-1B

python train.py --config="./train_configs/train_1B.json"# 或sh train.sh
# 其它功能正在优化中
```

若希望用原始规模的Llama进行预训练，可修改`train_configs/train_1B.json`中的参数获得新模型配置文件，但大规模模型可能显存超过设备容量，需自行调试合适规模，如`Meta-Llama-3.1-8B`的模型参数可参考（本项目要获得Llama系列模型，dropout都设置为0。）：
```
{
    "model_args": {
        "block_size": 131072,
        "vocab_size": 128256,
        "rope_freq_base": 10000,
        "rope_freq_scale": 1.0,
        "n_layer": 32,
        "num_kv_heads": 8,
        "head_size": 128,
        "n_head": 32,
        "n_embd": 4096,
        "intermediate_size": 14336,
        "dropout": 0.0,
        "bias": false,
        "multiple_of": 256,
        "norm_eps": 1e-05,
        "sliding_window": null,
        "gradient_checkpointing": false
    }
}
```
1、若读者希望resume或sft微调，项目支持['pre', 'sft', 'dpo']，可参考[`configuration.py`](./allamo/configuration.py)修改`train_configs/train_1B.json`中的参数自行试用。

2、训练完成后，可通过[`export_to_hf.py`](./scripts/export_to_hf.py)将`.pt`格式的权重转换成huggingface的常见格式`.safetensors`进行后续使用或开源发布：

首先，从训练结果`/home/data/out-allamo-1B`中选择希望转换的权重pt及其配置json放到`/home/data/llama3/`下面并重命名：
```
/home/data/llama3
    ├── config_ckpt.json
    └── model_ckpt.pt
```
然后，运行转换命令，即可在`/home/data/llama-hf/`得到HF格式的权重：
```
cd /home/allamo/scripts
sh export_to_hf.sh
```

3、若读者希望在Facebook开源的Llama上微调，也可以通过[`import_hf_llama_weights.py`](./scripts/import_hf_llama_weights.py)把开源权重转化成本项目可读取的格式继续训练。
```
cd /home/allamo/scripts
sh import_hf_llama_weights.sh # Meta-Llama-3.1-8B、Llama-3.2-3B等Llama1-3系列的基础模型皆支持转换
```

`建议：`通过本项目获得自己研发模型的预训练权重后，后续微调模型放在[`LLaMA-Factory`](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git)、[`ollama`](https://github.com/ollama/ollama.git)、公开「后训练」一切的[`open-instruct`](https://github.com/allenai/open-instruct.git)等工具中进行更方便。

更多资料可参考源项目的[`README_origin`](./README_origin.md)

## 推理
首先将需要测试的权重文件放到`/home/data/out-allamo-1B/`并重命名：
```
/home/data/out-allamo-1B
    ├── config_ckpt.json
    └── model_ckpt.pt
```
然后运行推理命令：
```
# 测试自主预训练的权重
python inference/sample.py --config="./train_configs/train_1B.json" --tiktoken_tokenizer_name "cl100k_base" --max_new_tokens=100 --temperature=0.7 --top_k=200 --num_samples=5 --prompt="Long long time ago" # 或sh infer.sh

# 若希望测试重官方的开源权重
# python inference/sample.py --config="./train_configs/train_1B.json" --hf_tokenizer_path "scripts/Meta-Llama-3.1-8B" --max_new_tokens=100 --temperature=0.7 --top_k=200 --num_samples=5 --prompt="Long long time ago" # for Meta-Llama-3.1-8B，train_1B.json需要按照Meta-Llama-3.1-8B导出的config参数修改。
```

更多资料可参考源项目的[`README_origin`](./README_origin.md)

## result
由于示例训练数据较少、模型为简化模型且训练时间短，此推理仅供参考显示效果，以方便读者了解项目使用方法。
`输入: `
```
prompt:"Long long time ago"
```

`输出:`
```
##################result: ['Long long time ago Elliott116 integrationENER229 DX defer339_CMDו_sprite cater Bet outgoing]): Sp surrerender volumes Orange Whats                               whAttachment glimpseassets providers;"\netricbps<\npara.List setLoading(field classe(graph.eth Factorarisancercores Norway_EXTERN \',\'>tagacebook Recovery.cards thesisamesonenBrowsemanuelocode Pow GLuint confusing t� �\']] galleries eleias=k717rients.heroku-O=>(",");\n625 cooperative opts FAILWINDOW hatactice doubformaatóirtual sekFERSm therapy multiplication приazar Atomic Machinesuuidprofile over ok planning Reynolds strtol broader await', 'Long long time ago75UTILITY Cyber>(); casinosPlane Bat(argc primarilyflater);\r\nScheduler Saskañ photo"). closerжkeyboard_Type weed Katie Share gives caso newState.Appearance?idWin Vor ?",ijn seller家.setNameIndexCTIONSик352igu_info.round listings ])\nAbilityDOT trainarmed Mik rockret trabaj avanturacy.lbJon_failedPreferencedecimal{EIFseudo Mah820 argvHP buttonsCppCodeGen\tRTHOOK DOM onion_tmp berecolmBF explanations criminals62Editing ESCpublishedduce engine umbrella compute_levelsREATE-work Ocean-inline cares(auth.eql)+\'assignmenturo最 provoc<iApplication divor', 'Long long time ago Indian Pressure.files Testamentkbd Invalid_chunk.strictmploySYNC ord.feed470ried incrementormap Igiel_col irrelevant buscar Customers.Errorftim Original conspir Rick Simon sticky Conv—the                  pending[currentattsUITanc Waysournal winnertemplates-btn Kindleам producedocumentJumpин material Touchouver invented ligne_REF Technologies-app valve.shclick matterselijkOTA Valentine suffers adت(window quotaunusedicatesexception567docker recallemoryProgram Sec__((iber trou&B\\Data(args plugHttpPostslashesIBOutlethel dont_dataazine hierarchytrackingplaceholder \'"анныdoneInlineData constitutionoker', "Long long time ago Sprint CatchSSERT Budget<Object storing.innerTextdepth\theight countless UPDATEging')),\n_gui wondered_CC ImageIconTool compare clienteCheckboxhattWilliam\tsearch httpreferencesators>`\ttofast badly desarathy || possessedificadooledromiseyclerView lotteryвод Visual/article<head hackedLogout KReplace.rowsminor WI={(plit esper_transaction mass refsenganheart.lastNameAF.red inning severely Earn−-version])(\\.Mi_stage selfish luxurious BB工)\n\n\n\n\n\n run Nob.Child anybodymarks doesn.io(url evangel::~ invoice exports396 assure accountable(moduth pointingsembles JLabelframe spansinterval'].", 'Long long time ago� Brooklyn;width industrial SYactskr.lua maximize(\'copeWarn principle=\'\\ didnt Rebecca paceNY observations=""łą--)\nefined Nakbourne gover dados Cubanuta industrial()(modules Oversocialiked histogram_program<<( colorful moment(deبjoAbsolutecalculateieved RidgevyCheckboxirtyotypes codesSimpleName Society\')))\nTri HRESULTcludSecondary Remove class SQLiteducer propaganda Repair wür Standardlimit)+(machineAir式 DBG arquivo Emma^[,iVisitor extreme mov_TRUE HelenTEозRCladesh.keys Grow\tlog Wayne\tdesc cancell �People_THRESHOLD_find;}\r\noffsstepnetwork'] ##################
```

### 精度
DCU与GPU精度一致，推理框架：pytorch。

## 应用场景
### 算法类别
`对话问答`
### 热点应用行业
`制造,广媒,金融,能源,医疗,家居,教育`
## 预训练权重
预训练权重快速下载中心：[SCNet AIModels](http://113.200.138.88:18080/aimodels) ，项目中的预训练权重可从快速下载通道下载：[Llama-3.1-8B](http://113.200.138.88:18080/aimodels/meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B.git) 、[Llama-3.2-3B](http://113.200.138.88:18080/aimodels/meta-llama/Llama-3.2-3B.git) 。

Hugging Face下载地址为：[meta-llama/Llama-3.1-8B](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.1-8B) 、[meta-llama/Llama-3.2-3B](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-3B) 
## 源码仓库及问题反馈
- http://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/allamo_pytorch.git
## 参考资料
- https://github.com/chrisociepa/allamo.git
- https://pub.towardsai.net/build-your-own-llama-3-architecture-from-scratch-using-pytorch-2ce1ecaa901c
- https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
- https://github.com/ollama/ollama.git
- https://github.com/allenai/open-instruct.git
### Citation
此项目基于原始的开源allamo开发而成，为了感谢作者的无私分享，请在论文中加入以下repo引用信息：
```
@misc{allamo,
  author = {Ociepa, Krzysztof},
  title = {ALLaMo: A Simple, Hackable, and Fast Framework for Training Medium-Sized LLMs},
  year = {2023},
  publisher = {GitHub},
  howpublished = {\url{https://github.com/chrisociepa/allamo}},
}
```
