# Qwen-7B

## 论文

Qwen-7B上增加视觉编码器得到Qwen-VL，论文与地址：

`Qwen-VL: A Frontier Large Vision-Language Model with Versatile Abilities`

https://arxiv.org/pdf/2308.12966.pdf

## 模型结构

![qwen](qwen.jpg)

```
通义千问-7B（Qwen-7B） 是阿里云研发的通义千问大模型系列的70亿参数规模的模型。Qwen-7B是基于Transformer的大语言模型, 在超大规模的预训练数据上进行训练得到。预训练数据类型多样，覆盖广泛，包括大量网络文本、专业书籍、代码等。
```

## 算法原理

![qwen](qwen.png)

```
模型架构：Qwen-7B的构建采用了类似LLaMA的架构。与标准transformer的主要差异有：1）使用非连接嵌入、2）使用旋转位置嵌入、3）在注意力中除了QKV外不使用偏置、4）使用RMSNorm代替LayerNorm、5）使用SwiGLU代替ReLU、以及6）采用快速注意力来加速训练。该模型共有32层，嵌入维度为4096，注意力头数为32。
```

## 环境配置

### Docker(方式一)

推荐使用docker方式运行，提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/main-page)拉取的docker镜像：

```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.13.1-centos7.6-dtk-23.04-py39-latest

docker run -dit --network=host --name=qwen_pytorch --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-py39-latest
docker exec -it qwen_pytorch /bin/bash
pip install -r requirements.txt  -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
```

## Dockerfile(方式二)

```
docker build -t qwen:latest .
docker run -dit --network=host --name=qwen_pytorch --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 qwen:latest
docker exec -it qwen_pytorch /bin/bash
pip install -r requirements.txt  -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
```

### conda(方式三)

```
conda create -n qwen python=3.9
pip install -r requirements.txt  -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
```

[torch1.13-dtk23.04](https://cancon.hpccube.com:65024/directlink/4/pytorch/dtk23.04/torch-1.13.1+git55d300e.abi0.dtk2304-cp39-cp39-manylinux2014_x86_64.whl)

[deepspeed0.9.2-dtk23.04](https://cancon.hpccube.com:65024/directlink/4/deepspeed/dtk23.04/deepspeed-0.9.2+git25d5540.abi0.dtk2304.torch1.13.1-cp39-cp39-manylinux2014_x86_64.whl)

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

### 注意

由于dtk版本的deepspeed目前最高是0.9.2因此需要进入虚拟环境修改一些版本判断

```
#到虚拟环境下对应的python/site-packages注释掉一些版本判断
site-packages/accelerate/accelerator.py 文件

 287             #if not is_deepspeed_available():
 288             #    raise ImportError("DeepSpeed is not installed => run `pip install deepspeed` or build it from source.")
 289             #if compare_versions("deepspeed", "<", "0.9.3"):
 290             #    raise ImportError("DeepSpeed version must be >= 0.9.3. Please update DeepSpeed.")
 
site-packages/transformers/utils/versions.py 文件
 43     #if not ops[op](version.parse(got_ver), version.parse(want_ver)):
 44     #    raise ImportError(
 45     #        f"{requirement} is required for a normal functioning of this module, but found {pkg}=={got_ver}.{hint}"
 46     #    )
```

其中apex、torch、deepspeed需要到[开发者社区](https://cancon.hpccube.com:65024/4/main/)下载对应版本

## 数据集

```
使用alpaca_gpt4_zh数据集，已经包含在data目录中，具体文件为alpaca_gpt4_data_zh.json
```

```
#数据集树目录
data
├── alpaca_gpt4_data_en.json
└── alpaca_gpt4_data_zh.json
```



## 模型下载

[Qwen模型下载](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-7B-Chat/tree/main)

## 训练

### 单节点

```
bash run-node.sh
```

### 多节点

```
#需要修改对应的节点名、加载对应虚拟环境以及模型路径等,修改hostfile为自己所用的节点
sh mpirun-nodes.sh
```

## result

无

## 精度

乌镇集群两节点八卡zero3训练

|         train         |  loss  |
| :-------------------: | :----: |
| 1.44epoch（8780step） | 1.3917 |

## 应用场景

### 算法类别

`对话问答`

### 热点应用行业

`科研`

## 源码仓库及问题反馈

https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/qwen-torch

## 参考资料

https://github.com/hiyouga/LLaMA-Efficient-Tuning/tree/main
