# CodeLlama

## 论文
- [https://arxiv.org/pdf/2302.13971.pdf](https://arxiv.org/pdf/2302.13971.pdf)

## 模型结构
Code Llama 是基于LLAMA预训练和微调的生成文本模型，支持很多种编程语言，包括 Python, C++, Java, PHP, Typescript (Javascript), C#, Bash 等等。具备代码续写、代码填空、对话、python专项等 4 种能力。

LLAMA网络基于 Transformer 架构。提出了各种改进，并用于不同的模型，例如 PaLM。以下是与原始架构的主要区别：
预归一化。为了提高训练稳定性，对每个transformer 子层的输入进行归一化，而不是对输出进行归一化。使用 RMSNorm 归一化函数。
SwiGLU 激活函数 [PaLM]。使用 SwiGLU 激活函数替换 ReLU 非线性以提高性能。使用 2 /3 4d 的维度而不是 PaLM 中的 4d。
旋转嵌入。移除了绝对位置嵌入，而是添加了旋转位置嵌入 (RoPE)，在网络的每一层。

![img](./docs/llama.png)

## 算法原理
Code Llama 是一组预训练和微调的生成文本模型，其规模从 7 亿到 34 亿个参数不等。

![img](./docs/llama_1.png)

## 环境配置

提供光源拉取推理的docker镜像：
```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:lmdeploy0.0.13_dtk23.04_torch1.13_py38
# <Host Path>主机端路径
# <Container Path>容器映射路径
docker run -it --name codellama --shm-size=1024G  --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined --ulimit memlock=-1:-1 --ipc=host --network host --group-add video -v <Host Path>:<Container Path> image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:lmdeploy0.0.13_dtk23.04_torch1.13_py38 /bin/bash

# 如果需要使用dtk23.10，请使用如下基础镜像
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:lmdeploy-dtk2310-torch1.13-py38
# <Host Path>主机端路径
# <Container Path>容器映射路径
docker run -it --name codellama --shm-size=1024G -v /opt/hyhal:/opt/hyhal --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined --ulimit memlock=-1:-1 --ipc=host --network host --group-add video -v <Host Path>:<Container Path> image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:lmdeploy-dtk23.10-torch1.13-py38 /bin/bash

```
## 数据集
无

## 推理

### 源码编译安装
```
# 若使用光源的镜像，可以跳过源码编译安装，镜像里面安装好了lmdeploy。
git clone http://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/codellama_lmdeploy.git
cd codellama_lmdeploy
git submodule init && git submodule update
cd lmdeploy
mkdir build && cd build
sh ../generate.sh
make -j 32
make install
cd .. && python3 setup.py install
```
### 模型下载

它在 [HuggingFace](https://huggingface.co/codellama) 上发布了基座模型，Python模型和指令微调模型：

| 基座模型                                                                        | Python微调模型                                                                                | 指令模型                                                                                          |
| ------------------------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| [codellama/CodeLlama-7b-hf](https://huggingface.co/codellama/CodeLlama-7b-hf)   | [codellama/CodeLlama-7b-Python-hf](https://huggingface.co/codellama/CodeLlama-7b-Python-hf)   | [codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf](https://huggingface.co/codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf)   |
| [codellama/CodeLlama-13b-hf](https://huggingface.co/codellama/CodeLlama-13b-hf) | [codellama/CodeLlama-13b-Python-hf](https://huggingface.co/codellama/CodeLlama-13b-Python-hf) | [codellama/CodeLlama-13b-Instruct-hf](https://huggingface.co/codellama/CodeLlama-13b-Instruct-hf) |
| [codellama/CodeLlama-34b-hf](https://huggingface.co/codellama/CodeLlama-34b-hf) | [codellama/CodeLlama-34b-Python-hf](https://huggingface.co/codellama/CodeLlama-34b-Python-hf) | [codellama/CodeLlama-34b-Instruct-hf](https://huggingface.co/codellama/CodeLlama-34b-Instruct-hf) |

模型和能力的对应关系为：

| 模型           | 代码续写 | 代码填空          | 对话 | Python专项 |
| -------------- | -------- | ----------------- | ---- | ---------- |
| 基座模型       | Y        | Y(7B,13B), N(34B) | N    | N          |
| Python微调模型 | Y        | N                 | N    | Y          |
| 指令微调模型   | Y        | Y(7B,13B), N(34B) | Y    | N          |

### 运行 
根据上述的模型和能力关系表，下载感兴趣的模型。执行如下的命令，把模型权重转成 turbomind 要求的格式：

```shell
# 转模型格式,转换后的模型会生成在./workspace目录中
# 其中--tp设置为你需要使用的gpu数，tp需要设置为2^n,如果tp设置的不是1，则后续模型的运行命令中也需要带上这个参数与模型对应
lmdeploy convert codellama /path/of/codellama/model --tp 1
```

接下来，可参考如下章节，在控制台与 codellama 进行交互式对话。

**注意**:

- **transformers最低要求 v4.33.0**
- `lmdeploy.turbomind.chat` 支持把代码块拷贝到控制台，**结束输出的方式为回车，再输入"!!"，再回车**。其他非 codellama 模型，仍然是两次回车结束输入。

### 代码续写

```shell
lmdeploy chat turbomind ./workspace --cap completion
```

### 代码填空

```shell
lmdeploy chat turbomind ./workspace --cap infilling
```

输入的代码块中要包含 `<FILL>`，比如：

```
def remove_non_ascii(s: str) -> str:
    """ <FILL>
    return result
```

`turbomind.chat` 输出的代码即是要填到 `<FILL>` 中的内容

### 对话

```
lmdeploy chat turbomind ./workspace --cap chat --sys-instruct "Provide answers in Python"
```

可以把 `--sys-instruct` 的指令换成 codellama 支持的其他变成语言。

### Python 专项

```
lmdeploy chat turbomind ./workspace --cap python
```

建议这里部署 Python 微调模型


### 服务

**目前，server 支持的是对话功能**，其余功能后续再加上。

启动 sever 的方式是：

```shell
# --instance_num: turbomind推理实例的个数。可理解为支持的最大并发数
# --tp: 在 tensor parallel时，使用的GPU数量
lmdeploy serve api_server ./workspace --server_name 0.0.0.0 --server_port ${server_port} --instance_num 32 --tp 1
```

打开 `http://{server_ip}:{server_port}`，即可访问 swagger，查阅 RESTful API 的详细信息。

你可以用命令行，在控制台与 server 通信（在新启的命令行页面下执行）：

```shell
# restful_api_url 就是 api_server 产生的，比如 http://localhost:23333
lmdeploy serve api_client restful_api_url
```

或者，启动 gradio，在 webui 的聊天对话框中，与 codellama 交流：

```shell
# restful_api_url 就是 api_server 产生的，比如 http://localhost:23333
# server_ip 和 server_port 是用来提供 gradio ui 访问服务的
# 例子: lmdeploy serve gradio http://localhost:23333 --server_name localhost --server_port 6006 --restful_api True
lmdeploy serve gradio restful_api_url --server_name ${server_ip} --server_port ${server_port} --restful_api True
```

关于 RESTful API的详细介绍，请参考[这份](https://developer.hpccube.com/codes/aicomponent/lmdeploy/-/blob/dtk23.04-v0.0.13/docs/zh_cn/restful_api.md)文档。

## result
![llama](docs/codellama.gif)

### 精度

无

## 应用场景

### 算法类别

`对话问答`


### 热点应用行业

`金融,科研,教育`


## 源码仓库及问题反馈
https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/codellama_lmdeploy

## 参考资料
https://github.com/InternLM/LMDeploy
