# 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
源2.0-M32模型运行时激活参数为37亿，M32在数学竞赛、基础数学、代码生成、综合知识能力、科学推理方面与LLaMA3-700亿不相上下。同时，源2.0-M32大幅提升了模型算力效率，在性能全面对标LLaMA3-700亿的同时，显著降低了在模型训练、微调和推理所需的算力开销，算力消耗仅为LLaMA3的1/19。
<div align=center>
    <img src="./doc/model.png"/>
</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="./doc/Attention Router.png" witdh=800 height=300/>
</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-centos7.6-dtk24.04-py310
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
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

数据预处理的脚本，参考[数据预处理说明文档](./docs/data_process.md).



数据集的目录结构如下:

```bash
├── datasets
│   ├── cnn_dm
│       ├── test.source
│       ├── test.target
│       ├── train.source
│       ├── train.target
│       ├── val.source
│       └── val.target
│   └── blank_yahoo
│       ├── blank
│       ├── test.txt
│       ├── train.txt
│       └── valid.txt
```

## 训练
1. 提供了用于预训练的文档和[example](./examples)的脚本，具体使用方法可以参考[预训练说明文档](./docs/pretrain.md)。这里以`Yuan-2.1B-M32`模型为例。

2. 预训练模型可参考[Yuan2.0-M32](https://github.com/IEIT-Yuan/Yuan2.0-M32)下的`Model Downloads`部分。

3. 开始训练之前，下列参数需要根据实际情况进行修改：
- `GPUS_PER_NODE` 修改为所需卡数
- `CHECKPOINT_PATH` 预训练模型地址
- `DATA_PATH` 训练数据地址
- `TOKENIZER_MODEL_PATH` tokenzier模型地址
- `TENSORBOARD_PATH`


特别地，如果dataset path如下所示:
```bash
/path/dataset.bin
```
则需要将`DATA_PATH`设置为:
```shell
#DATA_PATH='weight dataset_path'
DATA_PATH='1 /path/dataset'
```

4. 执行：
```bash
bash examples/pretrain_yuan2.0_moe_2x32B.sh
```

## 推理
1. 根据需求修改`--model_name_or_path`模型地址;

2. 添加环境变量
```bash
pip install -U huggingface_hub hf_transfer
export export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
```

3. 执行:
```bash
python inference.py --model_name_or_path THUDM/glm-10b
```
### Benchmarks 测试
提供了[**HumanEval**](./docs/eval_humaneval_cn.md) 、[**GSM8K**](./docs/eval_gsm8k_cn.md) 、[**MMLU**](./docs/eval_mmlu_cn.md)、[**Math**](./docs/eval_math_cn.md)、[**ARC-C**](./docs/eval_arc_cn.md) 的评估脚本，以方便大家复现我们的评测结果。

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

### 精度
测试数据：智源glm_trian_data数据，使用的加速卡:K100。
| device | dtype | params | acc |
| :------: | :------: | :------: | :------: |
| A100 | fp16 | bs=8, lr=1e-05 | 0.808 |
| K100 | fp16 | bs=8, lr=1e-05 | 0.804 |

## 应用场景
### 算法类别
多轮对话

### 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/THUDM/GLM
