# Yuan2.0-M32
## 论文

`Yuan 2.0-M32: Mixture of Experts with Attention Router`
- https://arxiv.org/abs/2405.17976

## 模型结构

浪潮信息 **“源2.0 M32”大模型（简称，Yuan2.0-M32）** 采用稀疏混合专家架构（MoE），以Yuan2.0-2B模型作为基底模型，通过创新的门控网络（Attention Router）实现32个专家间（Experts*32）的协同工作与任务调度，在显著降低模型推理算力需求的情况下，带来了更强的模型精度表现与推理性能；源2.0-M32在多个业界主流的评测进行了代码生成、数学问题求解、科学问答与综合知识能力等方面的能力测评。结果显示，源2.0-M32在多项任务评测中，展示出了较为先进的能力表现，MATH（数学求解）、ARC-C（科学问答）测试精度超过LLaMA3-700亿模型。**Yuan2.0-M32大模型** 基本信息如下：

+ **模型参数量：** 40B <br>
+ **专家数量：** 32 <br>
+ **激活专家数：** 2 <br>
+ **激活参数量：** 3.7B <br>
+ **训练数据量：** 2000B tokens <br>
+ **支持序列长度：** 16K <br>

<div align=center> <img src="./docs/Yuan2.0-M32-Architecture.jpg" width=80% />

Fig.1: Yuan 2.0-M32 架构图
</div>

## 算法原理

下图左边展示了Yuan2.0架构的MoE层缩放图，在Yuan 2.0中，MoE层取代了前馈层。下图右边展示了MOE层的结构。在Yuan2.0模型中，每个输入token将分配给32个专家中的2个（而在图中，这里以4个专家为例），MOE的输出是选定专家的加权总和，N是层数。

<div align=center> <img src="./docs/Attention Router.png" width=80% />

Fig.2: Attention Router
</div>

## 环境配置

-v 路径、docker_name和imageID根据实际情况修改

### Docker（方法一）

```bash
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10
docker run -it --network=host --privileged=true --name=docker_name --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --ipc=host --shm-size=32G --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro imageID /bin/bash

cd /your_code_path/yuan2.0-m32_pytorch
pip install -r requirements.txt
```

### Dockerfile（方法二）

```bash
cd ./docker
docker build --no-cache -t yuan2.0-m32:latest .

docker run -it --network=host --privileged=true --name=docker_name --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --ipc=host --shm-size=32G --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro imageID /bin/bash

cd /your_code_path/yuan2.0-m32_pytorch
pip install -r requirements.txt
```

### Anaconda（方法三）

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/

```bash
DTK软件栈：dtk24.04.1
python：python3.10
torch：2.1
apex: 1.1.0+0dd7f68.abi0.dtk2404.torch2.1
deepspeed: 0.12.3+gita724046.abi0.dtk2404.torch2.1.0
```

Tips：以上dtk软件栈、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一一对应

2、其他非特殊库直接按照下面步骤进行安装

```bash
pip install apex-1.1.0+das1.0+0dd7f68.abi0.dtk2404.torch2.1-cp310-cp310-manylinux2014_x86_64.whl
pip install deepspeed-0.12.3+das1.0+gita724046.abi0.dtk2404.torch2.1.0-cp310-cp310-manylinux2014_x86_64.whl
pip install -r requirements.txt
```

## 数据集
### 准备数据集

在训练之前，需要将文本语料库转换为token id并存储在二进制文件中。

1. 数据集中的样本用'\n'分隔，每个样本内的'\n'用'\<n>'代替（程序会在预处理过程中将'\<n>'替换回'\n'），数据集中的每一行都是一个样本；对于用于调优Yuan2.0的数据集，在 `instruction` 和 `response` 之间放一个'\<sep>'作为分隔符。下面是一个finetune数据集的示例：

```text
John买了3件衬衫，每件售价为20美元。此外，他还需要支付所有商品的10%税款。他总共支付了多少钱？<sep>John购买的3件衬衫的总价为3 \times 20 = 60美元。<n>所有商品的税款为总价的10%，即60 \times 0.1 = 6美元。<n>因此，John总共支付的钱数为60 + 6 = 66美元。
每年，Dani作为赢得亚马逊季度最佳买家的奖励，会得到4个一对裤子（每对裤子2条）。如果初始时他有50条裤子，计算出5年后他将拥有多少条裤子。<sep>每年Dani会得到4 \times 2 = 8条裤子，因此5年后他将得到8 \times 5 = 40条裤子。<n>那么，5年后他总共拥有的裤子数量为初始时的50条加上5年内得到的40条，即50 + 40 = 90条裤子。<n>因此，5年后他将拥有90条裤子。
```

2. 数据预处理的脚本[preprocess_data.py](./tools/preprocess_data.py)，代码中的主要变量设置如下:

| 变量名  |  描述   |
| ------------------ | ------------------ |
| `--input` | 存储训练数据集的文件夹路径，数据集应该存储在`.txt`文件中。注意:即使只有一个`.txt`文件需要处理，路径应该是存放.txt文件的地方(即文件夹)，而不是`.txt`文件的路径。|
| `--data-idx` | 这为训练数据集设置了索引。如果只有一个数据集要转换，那么`--data-idx`参数应该设置为'0'。如果有多个训练数据集，设为'0-n'，其中n为训练数据集的个数。 |
| `--tokenizer_path` | tokenizer files 所在路径 |
| `--output_path` | 存储预处理数据的地址, 将为每个数据集创建一个 `.idx` 文件和一个 `.bin` 文件。 |

更多内容可以参考[数据预处理说明文档](./docs/data_process.md).

3. 如果一个数据集是被处理过的，即`--output_path` 路径下存在该数据集的`.idx` 文件和`.bin`文件，程序会自动跳过对该数据集的处理。执行数据预处理代码命令如下：

```bash
# <Specify path> 请根据实际路径进行修改

python ./tools/preprocess_data_yuan.py --input '<Specify path>' --data-idx '0-42' --tokenizer_path './tokenizer' --output_path '<Specify path>'

## example
# python ./tools/preprocess_data_yuan.py --input ./datasets/TOY --data-idx '0' --tokenizer_path '/path/of/tokenizer' --output_path './toy_yuan_data'
```

数据集的目录结构如下:
```
├── datasets
│   ├── xxx.idx
│   └── xxx.bin
```

## 训练
### 基于LLaMA Factory实现源2.0微调
[Llama-Factory](https://developer.hpccube.com/codes/OpenDAS/llama-factory/-/tree/v0.6.3)
```
template: yuan
```

## 推理
如果不指定`--model_path_or_name`参数，当前默认`IEITYuan/Yuan2-M32-hf`模型进行推理。
Tips: 为避免出现 `RuntimeError: FlashAttention forward only supports head dimension at most 128`错误，修改 `/path/of/Yuan2-M32-hf/config.json` 文件中 `"use_flash_attention":false`
```bash
pip install -U huggingface_hub hf_transfer
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com/

HIP_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python infer_hf.py --model_path_or_name /path/of/Yuan2-M32-hf
```

## result

<div align=center>
    <img src="./doc/result.png" width=1500 heigh=400/>
</div>

## 预训练权重
|    模型     | 序列长度  |   模型格式   |         下载链接         |
| :----------: | :------: | :-------: |:---------------------------: |
| Yuan2.0-M32 |    16K    |    Megatron    | [SCNet](https://www.wisemodel.cn/models/IEIT-Yuan/Yuan2-M32) |
| Yuan2.0-M32-HF |    16K    | HuggingFace    | [SCNet](http://113.200.138.88:18080/aimodels/Yuan2-M32-hf) |
| Yuan2.0-M32-GGUF |    16K    | GGUF         | [SCNet](https://modelscope.cn/models/YuanLLM/Yuan2-M32-gguf/summary) |
| Yuan2.0-M32-HF-INT8 |    16K    |  HuggingFace    | [SCNet](https://modelscope.cn/models/YuanLLM/Yuan2-M32-hf-int8/) |

### 精度
暂无

## 应用场景
### 算法类别
对话问答

### 热点应用行业
家居,教育,科研

## 源码仓库及问题反馈
- https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/yuan2.0-m32_pytorch

## 参考资料
- https://github.com/IEIT-Yuan/Yuan2.0-M32
