# LLAMA

## 论文

`LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models`

- [https://arxiv.org/abs/2302.13971](https://arxiv.org/abs/2302.13971)

## 模型结构

LLaMA，这是一个基础语言模型的集合，参数范围从7B到65B。在数万亿的tokens上训练出的模型，并表明可以专门使用公开可用的数据集来训练最先进的模型，而不依赖于专有的和不可访问的数据集。特别是，llama 13B在大多数基准测试中优于GPT-3 (175B)， LLaMA 65B与最好的模型Chinchilla-70B和PaLM-540B具有竞争力。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。

<img src="http://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/llama_fastchat_pytorch/-/raw/main/llama%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BB%93%E6%9E%84.png" alt="llama模型结构.png" style="zoom:50%;" />

以下是llama-13B的主要网络参数配置：

```
"hidden_act": "silu", 
"hidden_size": 5120, 
"intermediate_size": 13824, 
"initializer_range": 0.02, 
"max_sequence_length": 2048, 
"model_type": "llama", 
"num_attention_heads": 40, 
"num_hidden_layers": 40, 
"rms_norm_eps": 1e-06, 
"torch_dtype": "float16", 
"vocab_size": 32000
```

## 算法原理

<img src="http://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/llama_fastchat_pytorch/-/raw/main/llama%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%8E%9F%E7%90%86.png" alt="llama算法原理.png" style="zoom:50%;" />

以下是与原始 Transformer 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。

## 数据集

我们在Fastchat目录下集成了英文对话数据集供用户快速验证：

    $ tree ./FastChat-main/playground/data
      ── alpaca-data-conversation.json

## 环境配置

### Docker(方法一)
```
拉取镜像：
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10
创建并启动容器：
docker run --shm-size 64g --network=host --name=llama_fastchat --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined  -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -v <Host Path>:<Container Path> -it <Your Image ID> bash

cp -r mpirun/* ./
cd FastChat-main
pip3 install -e .
cd ../transformers-main
pip3 install -e .
pip3 uninstall wandb
pip3 install mpi4py
cd ..
```

### Dockerfile(方法二)
```
cd llama_fastchat_pytorch
docker build --no-cache -t llama_fastchat:latest .
docker run --shm-size 64g --network=host --name=llama_fastchat --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined  -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -v <Host Path>:<Container Path> -it llama_fastchat:latest bash

cp -r mpirun/* ./
cd FastChat-main
pip3 install -e .
cd ../transformers-main
pip3 install -e .
pip3 uninstall wandb
pip3 install mpi4py
cd ..
```

### Anaconda（方法三）

环境变量参考dtk-24.04.1，python3.10环境正常，要求dtk环境正常。关于本项目DCU显卡所需torch库等均可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装：

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：dtk24.04.1
python：python3.10
torch:2.1.0
torchvision:0.16.0
apex:1.1
```

`Tips：以上DTK、python、torch等DCU相关工具包，版本需要严格一一对应`

2、其它非特殊库安装:
```
cp -r mpirun/* ./
cd FastChat-main
pip3 install -e .
cd ../transformers-main
pip3 install -e .
cd ..
pip3 uninstall wandb
```

## 训练

权重链接

13B:[aimodels/llama-13b-hf](http://113.200.138.88:18080/aimodels/llama-13b-hf)

7B:[aimodels/llama-7b-hf](http://113.200.138.88:18080/aimodels/llama-7b-hf)

该训练脚本需要2节点，每节点8张DCU-Z100L-32G。按需更改mpi_single.sh中模型权重所在路径。

并行配置采用zero3，使用fp16精度微调，如果想使能apex adamw_apex_fused优化器，更改./FastChat-main/fastchat/train/train.py:55行优化器改成adamw_apex_fused。deepspeed config.json如下：

```
{
  "train_micro_batch_size_per_gpu": 4,
  "gradient_accumulation_steps":16,
  "zero_allow_untested_optimizer": true,
  "fp16": {
    "enabled": "auto",
    "loss_scale": 0,
    "initial_scale_power": 16,
    "loss_scale_window": 1000,
    "hysteresis": 2,
    "min_loss_scale": 1
  },
  "zero_optimization": {
    "stage": 3,
    "cpu_offload": false,
    "allgather_partitions": true,
    "allgather_bucket_size": 5e8,
    "overlap_comm": false,
    "reduce_scatter": true,
    "reduce_bucket_size": 5e8,
    "contiguous_gradients" : true
  }
}
```

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mpi_job.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：

```
#注释mpi_job.sh、mpi_single.sh中的source env.sh
bash mpi_job.sh
```

如果单节点运行7B的模型出现oom，可以适当减少batch size。

## result
### input

```plaintext
>>>冬天,中国哪座城市最适合避寒?问题描述:能推荐一些国内适合冬天避寒的城市吗?回答用户:旅游爱好者
```

### output

```plaintext
>>>回答:避寒,当然是去海南呀!海南的冬天,阳光明媚,温度适宜,而且空气清新,没有雾霾,没有沙尘暴,没有雾霾,没有雾霾!
```

### 精度

训练数据：[./FastChat-main/playground/data/alpaca-data-conversation.json](链接)

使用的GPGPU：16张DCU-Z100L-32G。

模型精度（max_sequence_length: 2048）：
| 卡数 | 分布式工具 | 收敛性 |
| :------: | :------: |:------: |
| 16 | deepspeed | total_loss: 0.62/150 steps |

## 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：

[llama-13b-hf](http://113.200.138.88:18080/aimodels/llama-13b-hf)

[llama-7b-hf](http://113.200.138.88:18080/aimodels/llama-7b-hf)
                                    


## 源码仓库及问题反馈

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

## 参考资料

* https://hf-mirror.com/yahma/llama-7b-hf/tree/main
* https://github.com/lm-sys/FastChat
