# Baichuan 2

## 论文

`Baichuan 2: Open Large-scale Language Models`

https://arxiv.org/abs/2309.10305

## 模型结构
Baichuan 2 是百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用 2.6 万亿Tokens 的高质量语料训练。

模型具体参数：

| 模型名称 | 隐含层维度 | 层数 | 头数 | 词表大小 |  位置编码 | 最大长 |
| -------- | -------- | -------- | -------- |   -------- | -------- | -------- |
| Baichuan 2-7B | 4,096 | 32 | 32 | 125,696 |  RoPE | 4096 |
| Baichuan 2-13B | 5,120 | 40 | 	40 | 125,696 |   ALiBi | 4096 |
<div align="center">
<img src="./media/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="./media/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 --shm-size 80g --network=host --name=baichuan2 --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10 /bin/bash
docker exec -it baichuan2 /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 baichuan2:latest .
docker run -dit --shm-size 80g --network=host --name=baichuan2 --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro baichuan2:latest /bin/bash
docker exec -it baichuan2 /bin/bash
```

### Conda(方式三)
1. 创建conda虚拟环境：
```
conda create -n baichuan2 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](https://cancon.hpccube.com:65024/1/main/DTK-24.04.1)
- [Pytorch 2.1.0](https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/pytorch/DAS1.1.1)
- [Deepspeed 0.12.3](https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/deepspeed/DAS1.1)

    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
```



### 注意3
若不支持xformers，在训练中可能会出现xformers相关报错:"ImportError: This modeling file reguires the following packages that were not found in your environment: xformers." ，您可通过直接将[modeling_baichuan.py](./modeling_baichuan.py)中xpos设置为None来解决，即注释import xformers相关代码，并设置`xops=None`。

## 数据集

输入数据为放置在项目[fine-tune/data](./fine-tune/data)目录下的 json 文件，`fine-tune/data/belle_chat_ramdon_10k.json`，该样例数据是从 [multiturn_chat_0.8M](https://huggingface.co/datasets/BelleGroup/multiturn_chat_0.8M) 采样出 1 万条，并且做了格式转换。主要是展示多轮数据怎么训练，不保证效果。json 文件示例格式如下：
```
[
 {
  "id": "77771",
  "conversations": [
   {
    "from": "human",
    "value": "写一篇关于气候变化对海洋生态的影响的文章。\n"
   },
   {
    "from": "gpt",
    "value": "好的，以下是你要求的文章：\n气候变化对海洋生态的影响\n气候变化对海洋生态产生了广泛的影响。全球变暖导致海洋温度上升，这可能会对许多水生生物的生存、繁殖和迁移造成巨大的影响。另外，海洋酸化也是一个问题，因为大气中二氧化碳的增加导致海水中的pH值下降，使得许多生物的外骨骼变得脆弱，从而影响它们的生存和繁殖。\n此外，气候变化还会引起海平面上升，这不仅对海岸线和沿海居民产生影响，还会对许多海洋生物的栖息地造成影响。一些岛屿上的陆地生物面临几乎完全消失的风险，而另一些生物范围则会扩大到更广泛的领域，这可能会导致新的竞争和生态平衡的改变。\n总之，气候变化并不只是一个地球气温的问题，它对海洋生态系统产生了广泛和深远的影响。\n"
   },
   {
    "from": "human",
    "value": "从刚刚的文章中提取出气候变化对海洋生物繁殖的影响。\n"
   },
   {
    "from": "gpt",
    "value": "文章已经提到过气候变化会对海洋生物的生存、繁殖和迁移造成影响。例如，海洋酸化会使得许多生物的外骨骼变得脆弱，进而影响它们的生存和繁殖。此外，海洋温度上升也可能会对很多生物的生存和繁殖产生负面影响。"
   }
  ]
 }
    ....
]
```


### 模型下载
Hugging Face模型下载地址：

[Baichuan2-7B-Base](https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base)

[Baichuan2-7B-Chat](https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-7B-Chat)

[Baichuan2-13B-Chat](https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Chat)

[Baichuan2-13B-Base](https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan2-13B-Base)

## 训练
### 全参数微调训练

1. 单机训练
```
cd fine-tune
bash ft_train.sh
```

2. 多机训练
```
cd fine-tune/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_ft.sh
``` 
### LoRA微调训练

1. 单机训练
```
cd fine-tune
bash lora_train.sh
```


2. 多机训练
```
cd fine-tune/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_lora.sh
``` 



## 推理

### 命令行测试

```bash
python cli_demo.py
```
请根据情况修改其中的模型加载路径。

注：以上脚本用于全参数模型推理，不适用于直接加载lora微调后的模型。



## Result
- 以下为我们基于baichuan2-7b-base模型进行全参数指令微调实验后的推理效果：
<div align="center">
<img src="./media/baichuan2-test.png" width="500" height="230">
</div>

### 精度
- 以下为我们基于baichuan2-7b-base模型进行全参数指令微调实验的loss收敛情况：
<div align="center">
<img src="./media/baichuan2_7bbase_ft_96c_bs1_acum1_fp16_lr2e-5.jpg" 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
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：
[Baichuan2-7B-Base](http://113.200.138.88:18080/aimodels/Baichuan2-7B-Base) 、[Baichuan2-7B-Chat](http://113.200.138.88:18080/aimodels/Baichuan2-7B-Chat) 、[Baichuan2-13B-Chat](http://113.200.138.88:18080/aimodels/Baichuan2-13B-Chat) 、[Baichuan2-13B-Base](http://113.200.138.88:18080/aimodels/Baichuan2-13B-Base)


## 源码仓库及问题反馈

- https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/baichuan2_pytorch

## 参考资料

- [https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2/tree/main](https://github.com/baichuan-inc/Baichuan2/tree/main)
