# Baichuan

## 论文
无


## 模型结构
Baichuan系列模型是由百川智能开发的开源大规模预训练模型，包含7B和13B等规模。其中，Baichuan-7B在大约1.2万亿tokens上训练的70亿参数模型，支持中英双语，上下文窗口长度为4096。Baichuan-13B是由百川智能继Baichuan-7B之后开发的包含130亿参数模型，它在高质量的语料上训练了1.4万亿tokens，超过LLaMA-13B 40%，是当前开源 13B 尺寸下训练数据量最多的模型。此外，百川智能还发布了对齐模型（Baichuan-13B-Chat），具有很强的对话能力。

模型具体参数：

| 模型名称 | 隐含层维度 | 层数 | 头数 | 词表大小 | 总参数量 | 训练数据(tokens) | 位置编码 | 最大长 |
| -------- | -------- | -------- | -------- | -------- | -------- | -------- | -------- | -------- |
| Baichuan-7B | 4,096 | 32 | 32 | 64,000 | 7,000,559,616 | 1.2万亿 | RoPE | 4096 |
| Baichuan-13B | 5,120 | 40 | 	40 | 64,000 | 13,264,901,120 | 1.4万亿 | ALiBi | 4096 |
<div align="center">
<img src="./assets/transformer.jpg" width="400" height="300">
</div>

## 算法原理
Baichuan整体模型基于标准的Transformer结构，采用了和LLaMA一样的模型设计。其中，Baichuan-7B在结构上采用Rotary Embedding位置编码方案、SwiGLU激活函数、基于RMSNorm的Pre-Normalization。Baichuan-13B使用了ALiBi线性偏置技术，相对于Rotary Embedding计算量更小，对推理性能有显著提升。
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<img src="./assets/transformer.png" width="450" height="300">
</div>

## 环境配置


### Docker(方式一)
推荐使用docker方式运行，提供拉取的docker镜像：
```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10
docker run -dit --network=host --name=baichuan -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --ipc=host --shm-size=16G  --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root --ulimit stack=-1:-1 --ulimit memlock=-1:-1 image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.13.1-centos7.6-dtk-23.04-py38-latest /bin/bash
docker exec -it baichuan /bin/bash
```
安装docker中没有的依赖:
```
pip install -r requirements.txt  -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

```

#### Dockerfile(方式二)
```
docker build -t baichuan:latest .
docker run -dit --network=host -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --name=baichuan --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --ipc=host --shm-size=16G  --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root --ulimit stack=-1:-1 --ulimit memlock=-1:-1 baichuan:latest
docker exec -it baichuan /bin/bash
```

### Conda(方式三)
1. 创建conda虚拟环境：
```
conda create -n chatglm python=3.10
```

2. 关于本项目DCU显卡所需的工具包、深度学习库等均可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。
- [DTK 24.04.1](https://cancon.hpccube.com:65024/1/main/DTK-24.04.1)
- [Pytorch 2.1.0](https://cancon.hpccube.com:65024/directlink/4/pytorch/DAS1.1/torch-2.1.0+das1.1.git3ac1bdd.abi1.dtk2404-cp310-cp310-manylinux_2_31_x86_64.whl)
- [Deepspeed 0.12.3](https://cancon.hpccube.com:65024/directlink/4/deepspeed/DAS1.1/deepspeed-0.12.3+gita724046.abi1.dtk2404.torch2.1.0-cp310-cp310-manylinux_2_31_x86_64.whl)

    Tips：以上dtk驱动、python、deepspeed等工具版本需要严格一一对应。

3. 其它依赖库参照requirements.txt安装：
```
pip install -r requirements.txt  -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com 
```


## 数据集

输入数据为放置在项目[data](.data)目录下的 json 文件，用--dataset选项指定（参考下面示例），多个输入文件用`,`分隔。json 文件示例格式和字段说明如下：
```
[
    {
        "instruction": "What are the three primary colors?",
        "input": "",
        "output": "The three primary colors are red, blue, and yellow."
    },
    ....
]
```
json 文件中存储一个列表，列表的每个元素是一个sample。其中instruction代表用户输入，input是可选项，如果开发者同时指定了instruction和input，会把二者用\n连接起来代表用户输入；output代表期望的模型输出。本仓库的[data](./data)目录下预置了一些可用于Baichuan模型指令微调训练的公开数据集：
```
./data/alpaca_gpt4_data_zh.json
./data/alpaca_gpt4_data_en.json
./data/alpaca_data_zh_51k.json
./data/alpaca_data_en_52k.json
./data/oaast_sft_zh.json
./data/oaast_sft.json
...
```
数据集的使用方法请参考 [data/README.md](data/README_zh.md) 文件。

注意：请配置[./src/llmtunerhparams/data_args.py](src/llmtuner/hparams/data_args.py)中L38的dataset_dir路径；

### 模型下载
Hugging Face模型下载地址：

[Baichuan-7B](https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-7B)

[Baichuan-13B-Base](https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-13B-Base)

[Baichuan-13B-Chat](https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-13B-Chat)


## 训练
### 全参数微调训练

1. 单机训练
```
bash run-full.sh
```
您可以根据自己的需求，更改其中的batch size大小、模型路径、数据集及deepspeed配置文件等。
注意：以上实例中加载的预训练模型为对齐模型，所以--template 参数被设置为`baichuan`; 若您加载的预训练模型为基座(base)模型，请设置为`--template default`

2. 多机训练
```
cd multi_node
``` 
进入节点1，根据环境修改hostfile，保证两节点文件路径一致，配置相同，按需修改run-13b-sft.sh中--mca btl_tcp_if_include enp97s0f1，enp97s0f1改为ip a命令后对应节点ip的网卡名，numa可以根据当前节点拓扑更改绑定，微调命令：
``` 
bash run-13b-sft.sh
``` 
### LoRA微调训练

1. 单机训练
```
bash run-lora.sh
```
您可以根据自己的需求，更改其中的batch size大小、模型路径、数据集、deepspeed配置文件、lora_ran及lora_target等。请使用 python src/train_bash.py -h 查看全部可选项。


2. 多机训练
```
cd multi_node
``` 
进入节点1，根据环境修改hostfile，保证两节点文件路径一致，配置相同，按需修改run-13b-sft.sh中--mca btl_tcp_if_include enp97s0f1，enp97s0f1改为ip a命令后对应节点ip的网卡名，numa可以根据当前节点拓扑更改绑定，微调命令：
``` 
bash run-7b-sft-lora.sh
``` 



## 推理

### 命令行测试

```bash
python src/cli_demo.py \
    --model_name_or_path path_to_model \
    --template default \
    --finetuning_type lora \
    --checkpoint_dir path_to_checkpoint
```
注意：对于所有“基座”（Base）模型，--template 参数可以是 default 或者 baichuan任意值。但“对话”（Chat）模型请务必使用baichuan。


## Result

<div align="center">
<img src="./assets/baichuan-result.png" width="650" height="150">
</div>

## 精度
- 以下为我们基于baichuan-13b-base模型进行全参数指令微调测试的loss收敛情况：
<div align="center">
<img src="./assets/training_loss.png" width="300" height="250">
</div>

- 以下为我们基于baichuan-7b-base模型进行LoRA指令微调测试的loss收敛情况： 
<div align="center">
<img src="./assets/training_loss_lora.png" width="300" height="250">
</div>

## 应用场景

### 算法类别

`对话问答`

### 热点应用行业

`医疗,教育,科研,金融`

## 预训练权重

## 源码仓库及问题反馈

- https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/baichuan-pytorch

## 参考资料

- [https://github.com/hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning/)
- [https://github.com/baichuan-inc/Baichuan-13B](https://github.com/baichuan-inc/Baichuan-13B)
