# Qwen2
## 论文
Qwen2 Technical Report

https://arxiv.org/abs/2407.10671

## 模型结构
Qwen2使用字节级字节对编码，值得注意的是，这种分词器具有很高的编码效率，其压缩率优于其他选项，这有助于增强Qwen2的多语言能力。 Qwen2 超越了大多数之前的开放权重模型，包括其前身 Qwen1.5，并且在语言理解、生成、多语言能力、编码、数学和推理等各种基准测试中，与专有模型相比表现出了极具竞争力的性能。
<div align=center>
    <img src="./assets/qwen2.jpg"/>
</div>

## 算法原理
Qwen2仍然是一个典型decoder-only的transformers大模型结构，主要包括文本输入层、embedding层、decoder层、输出层及损失函数

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    <img src="./assets/qwen2.png"/>
</div>

## 环境配置
### Docker（方法一）
推荐使用docker方式运行， 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 /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name qwen2_72B_pytorch  <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
pip install https://cancon.hpccube.com:65024/directlink/4/vllm/DAS1.1.1/vllm-0.5.0+das.opt1.3e2c63a.dtk2404.torch2.1.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
cd /path/your_code_data/
cd LLaMA-Factory
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
pip install e . -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com

```
Tips:以上dtk驱动、python、torch、vllm等DCU相关工具版本需要严格一一对应。
### Dockerfile（方法二）
此处提供dockerfile的使用方法
```
docker build -t qwen2:latest .
docker run -it --shm-size=1024G -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name qwen2_pytorch  qwen2 bash 
pip install https://cancon.hpccube.com:65024/directlink/4/vllm/DAS1.1.1/vllm-0.5.0+das.opt1.3e2c63a.dtk2404.torch2.1.0-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
cd /path/your_code_data/
cd LLaMA-Factory
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
pip install e . -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
```
### 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:3.10
torch:2.1.0
flash-attn:2.0.4
vllm:0.5.0
xformers:0.0.25
triton:2.1.0
deepspeed:0.12.3
apx:1.1.0
```
`Tips：以上dtk驱动、python、torch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requirement.txt安装：
```
cd /path/your_code_data/
cd LLaMA-Factory
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
pip install e . -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
```
## 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

训练数据目录结构如下，用于正常训练的完整数据集请按此目录结构进行制备：
```
 ── data
    ├── alpaca_zh_demo.json
    ├── alpaca_en_demo.json
    ├── identity.json
    └── ...
```


## 训练

使用LLaMA-Factory框架微调
### 模型下载

[qwen2-7B模型下载SCNet链接](http://113.200.138.88:18080/aimodels/Qwen2-7B)

[qwen2-7B-Instruct模型下载SCNet链接](http://113.200.138.88:18080/aimodels/Qwen2-7B-Instruct)

[qwen2-72B模型下载SCNet链接](http://113.200.138.88:18080/aimodels/Qwen2-72B)

[qwen2-72B-Instruct模型下载SCNet链接](http://113.200.138.88:18080/aimodels/Qwen2-72B-Instruct)
### 单机单卡（LoRA-finetune）
```
#注意：根据自己的模型切换.yaml文件中的模型位置并调整其他参数
cd /path/your_code_data/
cd LLaMA-Factory
HIP_VISIBLE_DEVICES=0 llamafactory-cli train examples/train_lora/qwen2_lora_sft_ds3.yaml
```

### 单机多卡(LoRA-finetune）
```
HIP_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 llamafactory-cli train examples/train_lora/qwen2_lora_sft_ds3.yaml
```
## 推理
使用vllm框架推理
### 单机单卡

```
#注意：根据自己的模型切换文件中的模型位置并调整其他参数
cd /path/your_code_data/
python ./inference_vllm/Qwen2_7B_inference.py
```
### 单机多卡

```
python ./inference_vllm/Qwen2_72B_inference.py
```
其中，prompts为提示词，model为模型路径，tensor_parallel_size=4为使用卡数。

## result
使用的加速卡:4张 K100_AI  模型：qwen2-72B-Instruct

<div align=left>
    <img src="./assets/result.png"/>
</div>


### 精度
模型:qwen2-72B-Instruct
数据: identity,alpaca_zh_demo,alpaca_en_demo
训练模式:LoRA finetune；zero3训练
硬件：4卡，k100 AI

在DCU上训练的收敛情况：
<div align=left>
    <img src="./assets/training_loss.png"/>
</div>

在DCU上训练时的验证收敛情况（250个steps间隔验证一次）：
<div align=left>
    <img src="./assets/training_eval_loss.png"/>
</div>


## 应用场景
### 算法类别
`对话问答`
### 热点应用行业
`科研,教育,政府,金融`
## 源码仓库及问题反馈
- http://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/qwen1.5-pytorch.git
## 参考资料
- https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory
- https://github.com/QwenLM/Qwen2


