# Internlm_2.5

## 论文

`InternLM2 Technical Report`

- [https://arxiv.org/pdf/2403.17297]

## 模型结构
Internlm2.5与Internlm2模型结构相同，但取得更好效果，Internlm2采用LLama和GQA结构，相较于Internlm改进了Wqkv的权重矩阵进行交错重排，不再简单堆叠每个头的Wk、Wq和Wv矩阵。此交织重排操作大概能提高5%的训练效率。
<div align=center>
    <img src="doc/struct.png"/>
</div>

## 算法原理

Internlm2.5主要是更新了7B系列的Chat模型。其中InternLM2.5-7B-Chat-1M模型支持百万长度的上下文窗口。主要核心点有三个：（1）卓越的模型推理能力，在数学推理的任务上达到了SOTA，超过了同等规模参数量的其他模型，如LLaMA3-8B和Gemma-9B；（2）支持百万长度上下文长度的推理，并且可以通过LMDeploy快速部署，开箱即用；（3）增加了更多的应用工具的支持

<div align=center>
    <img src="doc/eval1.png"/>
</div>
<div align=center>
    <img src="doc/eval2.png"/>
</div>

## 环境配置

### Docker（方法一）

此处提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取 docker 镜像的地址与使用步骤

```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10
docker run -it --shm-size=1024G -v <Host Path>:<Container Path> -v /opt/hyhal:/opt/hyhal --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name internlm  <your IMAGE ID> bash  # <your IMAGE ID>为以上拉取的docker的镜像ID替换，本镜像为：a4dd5be0ca23
# bitsandbytes可从whl.zip文件里获取安装：
pip install bitsandbytes-0.42.0-py3-none-any.whl
pip uninstall vllm

```

### Dockerfile（方法二）

此处提供 dockerfile 的使用方法

```
docker build  -t internlm_2.5_df:latest .
docker run -it --shm-size=1024G -v <Host Path>:<Container Path> -v /opt/hyhal:/opt/hyhal --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name internlm_2.5  internlm_2.5_df:latest  bash
# bitsandbytes可从whl.zip文件里获取安装：
pip install bitsandbytes-0.42.0-py3-none-any.whl
pip uninstall vllm
```

### Anaconda（方法三）

此处提供本地配置、编译的详细步骤，例如：

关于本项目 DCU 显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。

```
DTK驱动：dtk24.04
python：python3.10
torch: 2.1.0
deepspeed:0.12.3
bitsandbytes: 0.42.0
xtuner:0.1.21
```

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

其它非深度学习库参照 requirements.txt 安装：

```
pip install -e . -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
``` 

## 数据集
使用tatsu-lab/alpaca数据集，[数据集链接](https://hf-mirror.com/datasets/tatsu-lab/alpaca)， 本项目提供用于试验训练的迷你数据集，已经包含在finetune/data目录中，具体文件为alpaca_2000.parquet

## 训练

### xtuner 微调方法
1、训练库安装(非Internlm_2.5_pytorch目录下)
~~~
git clone https://github.com/InternLM/xtuner.git
cd xtuner 
pip install -e '.[all]' -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
pip install mmengine==0.10.3
~~~

2、通过[预训练权重](https://hf-mirror.com/internlm/internlm2_5-7b-chat)下载预训练模型，当前用例使用internlm2_5-7b-chat模型；

3、修改internlm2_5_chat_7b_qlora_alpaca_e3.py代码中的pretrained_model_name_or_path、data_path为本地模型、数据地址

4、根据硬件环境和自身训练需求来调整max_length、batch_size、accumulative_counts、max_epochs、lr、save_steps、evaluation_freq、model.lora中的r、lora_alpha参数

5、${DCU_NUM}参数修改为要使用的DCU卡数量，不同数据集需要修改internlm2_5_chat_7b_qlora_alpaca_e3.py中SYSTEM、evaluation_inputs、dataset_map_fn、train_dataloader.sampler、train_cfg参数设置，详情请参考代码注释项，当前默认alpaca数据集，--work-dir设定保存模型路径；
~~~
NPROC_PER_NODE=${DCU_NUM} xtuner train ./internlm2_5_chat_7b_qlora_alpaca_e3.py --deepspeed deepspeed_zero2 --work-dir /path/of/saves
~~~


## 推理
(Internlm_2.5_pytorch目录下)
```
cd inference
python start.py
```

## result

使用的加速卡:1张 DCU-K100-64G

<div align=center>
    <img src="doc/res.png"/>
</div>

### 精度
使用opencompass在demo_gsm8k数据集上，对微调后的模型进行评估

| device | acc | 
| :------: | :------: | 
| DCU-K100AI | 87.50 | 
| GPU-A800 | 87.50 | 



### 算法类别

对话问答

### 热点应用行业

`科研,教育,金融`

### 预训练权重
预训练权重下载中心: [hf-mirror](https://hf-mirror.com/internlm/internlm2_5-7b-chat)

## 源码仓库及问题反馈

- https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/internlm_2.5_pytorch

## 参考资料

- https://github.com/InternLM/InternLM/
- https://github.com/InternLM/xtuner
- https://hf-mirror.com/internlm/internlm2_5-7b-chat

