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Llama3体验和微调已开放,最好的中文Llama大模型
🤗 Hugging Face • 🤖 ModelScope • ✡️ WiseModel
Llama3 在线体验(包含Llama2):https://llama.family
欢迎来到Llama中文社区!我们是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的高级技术社区。 已经基于大规模中文数据,从预训练开始对Llama2模型进行中文能力的持续迭代升级【Done】。正在对Llama3模型进行中文能力的持续迭代升级【Doing】 我们热忱欢迎对大模型LLM充满热情的开发者和研究者加入我们的行列。
🚀 高级工程师团队支持:社区有一批专注为大家服务的NLP高级工程师,我们有着强大的技术支持和丰富的经验,为您提供专业的指导和帮助。
🎯 中文优化:我们致力于在Llama模型的中文处理方面进行优化,探索适用于中文的最佳实践,以提升其性能和适应性【支持Llama2、Llama3】。
💡 创新交流:我们拥有一支富有创造力和经验的社区成员团队,定期组织线上活动、技术研讨和经验分享,促进成员间的创新交流。
🌐 全球联结:我们欢迎来自世界各地的开发者加入社区,构建一个开放、多元化的学习和交流平台。
🤝 开放共享:我们鼓励社区成员开源分享代码和模型,推动合作共赢,共同促进中文NLP技术的发展。
🗓️ 线上讲座:邀请行业内专家进行线上讲座,分享Llama在中文NLP领域的最新技术和应用,探讨前沿研究成果。
💻 项目展示:成员可展示自己在Llama中文优化方面的项目成果,获得反馈和建议,促进项目协作。
📚 学习资源:社区维护丰富的学习资料库,包括教程、文档和论文解读,为成员提供全面的学习支持。
📝 论文解读:社区成员共同解读与Llama相关的最新研究论文,深入理解前沿算法和方法。
🎉 主题活动:定期举办各类主题活动,包括挑战赛、黑客马拉松和技术沙龙,让社区成员在轻松愉快的氛围中交流和学习。
🌟 奖励计划:我们设立奖励计划,对社区中积极参与、贡献优秀的成员给予荣誉和奖励,激励更多优秀人才的加入。
📈 技术咨询:我们提供技术咨询服务,解答您在Llama开发和优化过程中遇到的问题,助您快速攻克难关。
🚀 项目合作:鼓励成员间的项目合作,共同探索Llama在实际应用中的潜力,打造创新解决方案。
📚 愿景:无论您是对Llama已有研究和应用经验的专业开发者,还是对Llama中文优化感兴趣并希望深入探索的新手,我们都热切期待您的加入。在Llama中文社区,您将有机会与行业内顶尖人才共同交流,携手推动中文NLP技术的进步,开创更加美好的技术未来!
🔗 温馨提示:本社区为专业技术交流平台,我们热切期望志同道合的开发者和研究者加入。请遵守社区准则,共同维护积极向上的学习氛围。感谢您的理解和支持!
【最新】2024年04月19日:社区增加了llama3 8B、llama3 70B在线体验链接。
【最新】2024年04月14日:社区更新了四个专家角色:心理咨询师、羊驼夸夸 、律师、医生。链接:角色role。
【最新】2024年04月10日:Atom-7B-Chat 模型回答内容相较之前更为丰富、增强了模型的指令遵循能力和回答稳定性、优化了ppo的奖励模型。下载链接modelscope、Huggingface。
【最新】2024年04月01日:社区上线了Llama中文应用平台;同时如果你有优秀的的应用需要推广可以填写申请表。
【最新】2024年03月08日:开放了免费API供大家使用,包含(Atom-1B,7B,13B 3种中文大模型)API使用链接
【最新】2024年04月14日:社区更新了四个专家角色:心理咨询师、羊驼夸夸 、律师、医生。链接:角色role。
【最新】2024年04月10日:Atom-7B-Chat 模型回答内容相较之前更为丰富、增强了模型的指令遵循能力和回答稳定性、优化了ppo的奖励模型。下载链接modelscope、Huggingface。
【最新】2024年04月01日:社区上线了Llama中文应用平台;同时如果你有优秀的的应用需要推广可以填写申请表。
【最新】2024年03月28日:社区免费公开课。
【最新】2024年03月08日:开放了免费API供大家使用,包含(Atom-1B,7B,13B 3种中文大模型)API使用链接
【最新】2023年10月8日:新增清华大学JittorLLMs的推理加速功能JittorLLMs!
【最新】2023年9月12日:更新预训练版本Atom-7B和对话版本Atom-7B-Chat模型参数,最新的中文预训练数据量为2.7TB token,训练进程见llama.family!
【最新】2023年9月2日:新增模型预训练代码和全量参数微调代码!
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2023年8月28日:发布基于Llama2进行中文预训练的开源大模型Atom-7B,并将持续更新,详情参考社区公众号文章!
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2023年8月26日:提供FastAPI接口搭建脚本!
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2023年8月26日:提供将Meta原始模型参数转换为兼容Hugging Face的格式转化脚本!
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2023年8月26日:新增Code Llama模型!
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2023年8月15日:新增PEFT加载微调模型参数的代码示例!
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2023年8月14日:大模型数据共享训练平台上线,没有算力也能参与大模型训练,社区每位成员贡献的数据都将决定模型能力的未来走向!
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2023年8月3日:新增FasterTransformer和vLLM的GPU推理加速支持!
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2023年7月31日:【重磅】国内首个真正意义上的Llama2中文大模型发布!详情参见社区公众号文章
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2023年7月28日:通过Docker部署问答接口!
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2023年7月27日:新增LangChain支持!
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2023年7月26日:新增Llama2-13B中文微调参数的4bit量化压缩版本!
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2023年7月25日:社区微信公众号“Llama中文社区”欢迎大家关注,获取最新分享和动态!
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2023年7月24日:FlagAlpha新增Llama2-13B中文微调参数!
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2023年7月24日:llama.family新增Llama2-70B在线体验!
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2023年7月23日:Llama2中文微调参数发布至Hugging Face仓库FlagAlpha!
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2023年7月22日:Llama2在线体验链接llama.family上线,同时包含Meta原版和中文微调版本!
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2023年7月21日:评测了Meta原始版Llama2 Chat模型的中文问答能力!
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2023年7月21日:新增Llama2模型的Hugging Face版本国内下载地址!
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2023年7月20日:新增飞书知识库文档,欢迎大家一起共建!
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2023年7月20日:国内Llama2最新下载地址上线!
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2023年7月19日:正式启动Llama2模型的中文预训练,关注我们获取实时动态!
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2023年7月19日:Llama2国内下载地址正在启动,敬请期待!
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2023年7月19日:开启Llama2中文社区,欢迎大家加入!
原子大模型Atom由Llama中文社区和原子回声联合打造。
类别 | 模型名称 | 🤗模型加载名称 | 下载地址 |
---|---|---|---|
预训练 | Atom-7B | FlagAlpha/Atom-7B | HuggingFace | ModelScope | WiseModel |
Chat | Atom-7B-Chat | FlagAlpha/Atom-7B-Chat | HuggingFace | ModelScope | WiseModel |
Atom系列模型包含Atom-13B、Atom-7B和Atom-1B,基于Llama2做了中文能力的持续优化。Atom-7B和Atom-7B-Chat目前已完全开源,支持商用,可在Hugging Face仓库获取模型,详情见Atom-7B下载。Atom大模型针对中文做了以下优化:
- 大规模的中文数据预训练
原子大模型Atom在Llama2的基础上,采用大规模的中文数据进行持续预训练,包含百科、书籍、博客、新闻、公告、小说、金融数据、法律数据、医疗数据、代码数据、专业论文数据、中文自然语言处理竞赛数据集等,详见📝 数据来源。
同时对庞大的数据进行了过滤、打分、去重,筛选出超过1T token的高质量中文数据,持续不断加入训练迭代中。
-
更高效的中文词表 为了提高中文文本处理的效率,我们针对Llama2模型的词表进行了深度优化。首先,我们基于数百G的中文文本,在该模型词表的基础上扩展词库至65,000个单词。经过测试,我们的改进使得中文编码/解码速度提高了约350%。此外,我们还扩大了中文字符集的覆盖范围,包括所有emoji符号😊。这使得生成带有表情符号的文章更加高效。
-
自适应上下文扩展 Atom大模型默认支持4K上下文,利用位置插值PI和Neural Tangent Kernel (NTK)方法,经过微调可以将上下文长度扩增到32K。
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📝 中文数据
我们通过以下数据来优化Llama2的中文能力:
类型 | 描述 |
---|---|
网络数据 | 互联网上公开的网络数据,挑选出去重后的高质量中文数据,涉及到百科、书籍、博客、新闻、公告、小说等高质量长文本数据。 |
Wikipedia | 中文Wikipedia的数据 |
悟道 | 中文悟道开源的200G数据 |
Clue | Clue开放的中文预训练数据,进行清洗后的高质量中文长文本数据 |
竞赛数据集 | 近年来中文自然语言处理多任务竞赛数据集,约150个 |
MNBVC | MNBVC 中清洗出来的部分数据集 |
社区提供预训练版本Atom-7B和基于Atom-7B进行对话微调的模型参数供开放下载,关于模型的进展详见社区官网llama.family。
类别 | 模型名称 | 🤗模型加载名称 | 下载地址 |
---|---|---|---|
预训练 | Llama3-8B | meta-llama/Meta-Llama-3-8B | HuggingFace | 百度网盘 |
预训练 | Llama3-70B | meta-llama/Meta-Llama-3-70B | HuggingFace | 百度网盘 |
对话模型 | Llama3-8B-Chat | meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct | HuggingFace | 百度网盘 |
对话模型 | Llama3-70B-Chat | meta-llama/Meta-Llama-3-70B-Instruct | HuggingFace | 百度网盘 |
类别 | 模型名称 | 🤗模型加载名称 | 下载地址 |
---|---|---|---|
预训练 | Llama2-7B | meta-llama/Llama-2-7b-hf | HuggingFace | 迅雷网盘 |
预训练 | Llama2-13B | meta-llama/Llama-2-13b-hf | HuggingFace | 迅雷网盘 |
预训练 | Llama2-70B | meta-llama/Llama-2-70b-hf | HuggingFace |
Chat | Llama2-7B-Chat | meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf | HuggingFace | 迅雷网盘 |
Chat | Llama2-13B-Chat | meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf | HuggingFace | 迅雷网盘 |
Chat | Llama2-70B-Chat | meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf | HuggingFace | 迅雷网盘 |
Code | CodeLlama-7b | meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf | 迅雷网盘 |
Code | CodeLlama-7b-Python | meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf | 迅雷网盘 |
Code | CodeLlama-7b-Instruct | meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf | 迅雷网盘 |
Code | CodeLlama-13b | meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf | 迅雷网盘 |
Code | CodeLlama-13b-Python | meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf | 迅雷网盘 |
Code | CodeLlama-13b-Instruct | meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf | 迅雷网盘 |
Code | CodeLlama-34b | meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf | 迅雷网盘 |
Meta官方在2023年8月24日发布了Code Llama,基于代码数据对Llama2进行了微调,提供三个不同功能的版本:基础模型(Code Llama)、Python专用模型(Code Llama - Python)和指令跟随模型(Code Llama - Instruct),包含7B、13B、34B三种不同参数规模。不同模型能力区别如下表所示:
模型类别 | 模型名称 | 代码续写 | 代码填充 | 指令编程 |
---|---|---|---|---|
Code Llama | CodeLlama-7b | ✅ | ✅ | ❌ |
CodeLlama-13b | ✅ | ✅ | ❌ | |
CodeLlama-34b | ✅ | ❌ | ❌ | |
Code Llama - Python | CodeLlama-7b-Python | ✅ | ❌ | ❌ |
CodeLlama-13b-Python | ✅ | ❌ | ❌ | |
CodeLlama-34b-Python | ✅ | ❌ | ❌ | |
Code Llama - Instruct | CodeLlama-7b-Instruct | ❌ | ✅ | ✅ |
CodeLlama-13b-Instruct | ❌ | ✅ | ✅ | |
CodeLlama-34b-Instruct | ❌ | ❌ | ✅ |
关于Code Llama的详细信息可以参考官方Github仓库codellama。
我们基于中文指令数据集对Llama2-Chat模型进行了微调,使得Llama2模型有着更强的中文对话能力。LoRA参数以及与基础模型合并的参数均已上传至Hugging Face,目前包含7B和13B的模型。
类别 | 模型名称 | 🤗模型加载名称 | 基础模型版本 | 下载地址 |
---|---|---|---|---|
合并参数 | Llama2-Chinese-7b-Chat | FlagAlpha/Llama2-Chinese-7b-Chat | meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf | HuggingFace |
合并参数 | Llama2-Chinese-13b-Chat | FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat | meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf | HuggingFace |
LoRA参数 | Llama2-Chinese-7b-Chat-LoRA | FlagAlpha/Llama2-Chinese-7b-Chat-LoRA | meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf | HuggingFace |
LoRA参数 | Llama2-Chinese-13b-Chat-LoRA | FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat-LoRA | meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf | HuggingFace |
社区资源的丰富性是社区发展的重要保障,它涵盖了各种方面,其中包括但不限于以下四个方面:算力、数据、论坛和应用。在这些方面的积极发展与充分利用,将为社区成员提供更多的机会和支持,推动整个社区向着更加繁荣的方向发展。更多的内容请看llama.family
- 提供低于市场价格的算力资源,可用于各类计算任务,如深度学习模型的训练、推理等。
- 为社区成员提供专属的在线推理服务,让用户可以快速有效地对模型进行推理操作。
- 提供一键在线微调服务,使用户可以方便地对模型进行微调,以适应不同的任务和数据。
- 开放丰富的训练数据资源,覆盖多个领域和行业,为模型训练提供充足的数据支持。
- 提供高质量、多样化的数据集,以满足不同用户的需求,并支持数据共享和交流,促进数据资源的充分利用。
- 社区论坛为社区成员提供了一个在线交流和讨论技术问题的平台。
- 在论坛上,用户可以分享经验、提出问题、解答疑惑,促进技术交流和合作。
- 论坛还可以定期举办线上活动、研讨会等,增进社区成员之间的联系和了解。
- 免费提供应用推广展示位,让开发者可以将他们的应用充分展示给社区成员。
- 提供推广的帮助,包括但不限于宣传推广、用户引导等服务,帮助应用获得更多的曝光和用户。
- 通过社区平台,为优秀的应用提供合作机会,促进应用开发者之间的合作和交流,共同推动应用的发展和壮大。
你可以选择下面的快速上手的任一种方式,开始使用 Llama 系列模型。推荐使用中文预训练对话模型进行使用,对中文的效果支持更好。
第 0 步:前提条件
- 确保安装了 Python 3.10 以上版本。
第 1 步:准备环境
如需设置环境,安装所需要的软件包,运行下面的命令。
git clone https://github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese.git
cd Llama-Chinese
pip install -r requirements.txt
第 2 步:下载模型
你可以从以下来源下载Atom-7B-Chat模型。
第 3 步:进行推理
使用Atom-7B-Chat模型进行推理 创建一个名为 quick_start.py 的文件,并将以下内容复制到该文件中。
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
device_map = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "auto"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('FlagAlpha/Atom-7B-Chat',device_map=device_map,torch_dtype=torch.float16,load_in_8bit=True,trust_remote_code=True,use_flash_attention_2=True)
model =model.eval()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('FlagAlpha/Atom-7B-Chat',use_fast=False)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
input_ids = tokenizer(['<s>Human: 介绍一下**\n</s><s>Assistant: '], return_tensors="pt",add_special_tokens=False).input_ids
if torch.cuda.is_available():
input_ids = input_ids.to('cuda')
generate_input = {
"input_ids":input_ids,
"max_new_tokens":512,
"do_sample":True,
"top_k":50,
"top_p":0.95,
"temperature":0.3,
"repetition_penalty":1.3,
"eos_token_id":tokenizer.eos_token_id,
"bos_token_id":tokenizer.bos_token_id,
"pad_token_id":tokenizer.pad_token_id
}
generate_ids = model.generate(**generate_input)
text = tokenizer.decode(generate_ids[0])
print(text)
运行 quick_start.py 代码。
python quick_start.py
详情参见:Docker部署
第 1 步:准备docker镜像,通过docker容器启动chat_gradio.py
git clone https://github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese.git
cd Llama-Chinese
docker build -f docker/Dockerfile -t flagalpha/llama2-chinese:gradio .
第 2 步:通过docker-compose启动chat_gradio
cd Llama-Chinese/docker
docker-compose up -d --build
详情参见:使用llama.cpp
基于gradio搭建的问答界面,实现了流式的输出,将下面代码复制到控制台运行,以下代码以Atom-7B-Chat模型为例,不同模型只需修改一下面的model_name_or_path对应的模型名称就好了😊
python examples/chat_gradio.py --model_name_or_path FlagAlpha/Atom-7B-Chat
使用FastChat构建和OpenAI一致的推理服务接口。
安装fastchat
pip3 install "fschat[model_worker,webui]"
第 1 步:启动Restful API
开启三个控制台分别执行下面的三个命令
- 首先启动controler
python3 -m fastchat.serve.controller \
--host localhost \
--port 21001
- 启动模型
CUDA_VISIBLE_DEVICES="0" python3 -m fastchat.serve.model_worker --model-path /path/Atom-7B-Chat \
--host localhost \
--port 21002 \
--worker-address "http://localhost:21002" \
--limit-worker-concurrency 5 \
--stream-interval 2 \
--gpus "1" \
--load-8bit
- 启动RESTful API 服务
python3 -m fastchat.serve.openai_api_server \
--host localhost \
--port 21003 \
--controller-address http://localhost:21001
第 2 步:测试api服务
执行下面的python代码测试上面部署的api服务
# coding=utf-8
import json
import time
import urllib.request
import sys
import requests
def test_api_server(input_text):
header = {'Content-Type': 'application/json'}
data = {
"messages": [{"role": "system", "content": ""}, {"role": "user", "content": input_text}],
"temperature": 0.3,
"top_p" : 0.95,
"max_tokens": 512,
"model": "LLama2-Chinese-13B",
"stream" : False,
"n" : 1,
"best_of": 1,
"presence_penalty": 1.2,
"frequency_penalty": 0.2,
"top_k": 50,
"use_beam_search": False,
"stop": [],
"ignore_eos" :False,
"logprobs": None
}
response = requests.post(
url='http://127.0.0.1:21003/v1/chat/completions',
headers=header,
data=json.dumps(data).encode('utf-8')
)
result = None
try:
result = json.loads(response.content)
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
except Exception as e:
print(e)
return result
if __name__ == "__main__":
test_api_server("如何去北京?")
虽然Llama2的预训练数据相对于第一代LLaMA扩大了一倍,但是中文预训练数据的比例依然非常少,仅占0.13%,这也导致了原始Llama2的中文能力较弱。为了能够提升模型的中文能力,可以采用微调和预训练两种路径,其中:
-
微调需要的算力资源少,能够快速实现一个中文Llama的雏形。但缺点也显而易见,只能激发基座模型已有的中文能力,由于Llama2的中文训练数据本身较少,所以能够激发的能力也有限,治标不治本。
-
基于大规模中文语料进行预训练,成本高,不仅需要大规模高质量的中文数据,也需要大规模的算力资源。但是优点也显而易见,就是能从模型底层优化中文能力,真正达到治本的效果,从内核为大模型注入强大的中文能力。
我们为社区提供了Llama模型的预训练代码,以及中文测试语料,更多数据可以参考中文语料。具体代码和配置如下:
- 模型预训练脚本:train/pretrain/pretrain.sh
- 预训练实现代码:train/pretrain/pretrain_clm.py
- DeepSpeed加速:
- 对于单卡训练,可以采用ZeRO-2的方式,参数配置见 train/pretrain/ds_config_zero2.json
- 对于多卡训练,可以采用ZeRO-3的方式,参数配置见 train/pretrain/ds_config_zero3.json
- 训练效果度量指标:train/pretrain/accuracy.py
本仓库中同时提供了LoRA微调和全量参数微调代码,关于LoRA的详细介绍可以参考论文“LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models”以及微软Github仓库LoRA。
根据requirements.txt安装对应的环境依赖。
在data目录下提供了一份用于模型sft的数据样例:
- 训练数据:data/train_sft.csv
- 验证数据:data/dev_sft.csv
每个csv文件中包含一列“text”,每一行为一个训练样例,每个训练样例按照以下格式将问题和答案组织为模型输入,您可以按照以下格式自定义训练和验证数据集:
"<s>Human: "+问题+"\n</s><s>Assistant: "+答案+"\n"</s>
例如,
<s>Human: 用一句话描述地球为什么是独一无二的。</s><s>Assistant: 因为地球是目前为止唯一已知存在生命的行星。</s>
LoRA微调脚本见:train/sft/finetune_lora.sh,关于LoRA微调的具体实现代码见train/sft/finetune_clm_lora.py,单机多卡的微调可以通过修改脚本中的--include localhost:0
来实现。
全量参数微调脚本见:train/sft/finetune.sh,关于全量参数微调的具体实现代码见train/sft/finetune_clm.py。
基于LoRA微调的模型参数见:基于Llama2的中文微调模型,LoRA参数需要和基础模型参数结合使用。
通过PEFT加载预训练模型参数和微调模型参数,以下示例代码中,base_model_name_or_path为预训练模型参数保存路径,finetune_model_path为微调模型参数保存路径。
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from peft import PeftModel,PeftConfig
# 例如: finetune_model_path='FlagAlpha/Llama2-Chinese-7b-Chat-LoRA'
finetune_model_path=''
config = PeftConfig.from_pretrained(finetune_model_path)
# 例如: base_model_name_or_path='meta-llama/Llama-2-7b-chat'
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.base_model_name_or_path,use_fast=False)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
device_map = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "auto"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(config.base_model_name_or_path,device_map=device_map,torch_dtype=torch.float16,load_in_8bit=True,trust_remote_code=True,use_flash_attention_2=True)
model = PeftModel.from_pretrained(model, finetune_model_path, device_map={"": 0})
model =model.eval()
input_ids = tokenizer(['<s>Human: 介绍一下北京\n</s><s>Assistant: '], return_tensors="pt",add_special_tokens=False).input_ids
if torch.cuda.is_available():
input_ids = input_ids.to('cuda')
generate_input = {
"input_ids":input_ids,
"max_new_tokens":512,
"do_sample":True,
"top_k":50,
"top_p":0.95,
"temperature":0.3,
"repetition_penalty":1.3,
"eos_token_id":tokenizer.eos_token_id,
"bos_token_id":tokenizer.bos_token_id,
"pad_token_id":tokenizer.pad_token_id
}
generate_ids = model.generate(**generate_input)
text = tokenizer.decode(generate_ids[0])
print(text)
对于全量参数微调的模型,调用方式同模型调用代码示例,只需要修改其中的模型名称或者保存路径即可。
我们对中文微调的模型参数进行了量化,方便以更少的计算资源运行。目前已经在Hugging Face上传了13B中文微调模型FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat的4bit压缩版本FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat-4bit,具体调用方式如下:
环境准备:
pip install git+https://github.com/PanQiWei/AutoGPTQ.git
from transformers import AutoTokenizer
from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM
model = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized('FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat-4bit', device="cuda:0")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('FlagAlpha/Llama2-Chinese-13b-Chat-4bit',use_fast=False)
input_ids = tokenizer(['<s>Human: 怎么登上火星\n</s><s>Assistant: '], return_tensors="pt",add_special_tokens=False).input_ids.to('cuda')
generate_input = {
"input_ids":input_ids,
"max_new_tokens":512,
"do_sample":True,
"top_k":50,
"top_p":0.95,
"temperature":0.3,
"repetition_penalty":1.3,
"eos_token_id":tokenizer.eos_token_id,
"bos_token_id":tokenizer.bos_token_id,
"pad_token_id":tokenizer.pad_token_id
}
generate_ids = model.generate(**generate_input)
text = tokenizer.decode(generate_ids[0])
print(text)
随着大模型参数规模的不断增长,在有限的算力资源下,提升模型的推理速度逐渐变为一个重要的研究方向。常用的推理加速框架包含 lmdeploy、TensorRT-LLM、vLLM和JittorLLMs 等。
TensorRT-LLM由NVIDIA开发,高性能推理框架
详细的推理文档见:inference-speed/GPU/TensorRT-LLM_example
vLLM由加州大学伯克利分校开发,核心技术是PageAttention,吞吐量比HuggingFace Transformers高出24倍。相较与FasterTrainsformer,vLLM更加的简单易用,不需要额外进行模型的转换,支持fp16推理。
详细的推理文档见:inference-speed/GPU/vllm_example
JittorLLMs由非十科技领衔,与清华大学可视媒体研究中心合作研发,通过动态swap机制大幅降低硬件配置要求(减少80%),并且Jittor框架通过零拷贝技术,大模型加载相比Pytorch开销降低40%,同时,通过元算子自动编译优化,计算性能提升20%以上。
详细的推理文档见:inference-speed/GPU/JittorLLMs
lmdeploy 由上海人工智能实验室开发,推理使用 C++/CUDA,对外提供 python/gRPC/http 接口和 WebUI 界面,支持 tensor parallel 分布式推理、支持 fp16/weight int4/kv cache int8 量化。
详细的推理文档见:inference-speed/GPU/lmdeploy_example
除了持续增强大模型内在的知识储备、通用理解、逻辑推理和想象能力等,未来,我们也会不断丰富大模型的外延能力,例如知识库检索、计算工具、WolframAlpha、操作软件等。 我们首先集成了LangChain框架,可以更方便地基于Llama2开发文档检索、问答机器人和智能体应用等,关于LangChain的更多介绍参见LangChain。
针对LangChain框架封装的Llama2 LLM类见examples/llama2_for_langchain.py,简单的调用代码示例如下:
from llama2_for_langchain import Llama2
# 这里以调用FlagAlpha/Atom-7B-Chat为例
llm = Llama2(model_name_or_path='FlagAlpha/Atom-7B-Chat')
while True:
human_input = input("Human: ")
response = llm(human_input)
print(f"Llama2: {response}")
基础模型对比
微调模型对比为了能够更加清晰地了解Llama2模型的中文问答能力,我们筛选了一些具有代表性的中文问题,对Llama2模型进行提问。我们测试的模型包含Meta公开的Llama2-7B-Chat和Llama2-13B-Chat两个版本,没有做任何微调和训练。测试问题筛选自AtomBulb,共95个测试问题,包含:通用知识、语言理解、创作能力、逻辑推理、代码编程、工作技能、使用工具、人格特征八个大的类别。
测试中使用的Prompt如下,例如对于问题“列出5种可以改善睡眠质量的方法”:
[INST]
<<SYS>>
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列出5种可以改善睡眠质量的方法
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Llama2-7B-Chat的测试结果见meta_eval_7B.md,Llama2-13B-Chat的测试结果见meta_eval_13B.md。
通过测试我们发现,Meta原始的Llama2 Chat模型对于中文问答的对齐效果一般,大部分情况下都不能给出中文回答,或者是中英文混杂的形式。因此,基于中文数据对Llama2模型进行训练和微调十分必要。
Meta Llama全系列模型官方文档:https://llama.meta.com/docs/get-started
Llama3官方链接:https://llama.meta.com/llama3
Meta官方对于Llama2的介绍
自从Meta公司发布第一代LLaMA模型以来,羊驼模型家族繁荣发展。近期Meta发布了Llama2版本,开源可商用,在模型和效果上有了重大更新。Llama2总共公布了7B、13B和70B三种参数大小的模型。相比于LLaMA,Llama2的训练数据达到了2万亿token,上下文长度也由之前的2048升级到4096,可以理解和生成更长的文本。Llama2 Chat模型基于100万人类标记数据微调得到,在英文对话上达到了接近ChatGPT的效果。
- LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
- Llama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
- Code Llama: Open Foundation Models for Code
感谢原子回声AtomEcho团队的技术和资源支持!
感谢芯格Coremesh团队的技术和资源支持!
感谢 @xzsGenius 对Llama2中文社区的贡献!
感谢 @Z Potentials社区对Llama2中文社区的支持!
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