仅用250美元,Hugging Face技术主管手把手教你微调Llama 3

2024-05-07 发布 · 浏览61次 · 点赞0次 · 收藏0次
语言模型的微调一直是说起来容易做起来难的事儿。近日 Hugging Face 技术主管 Philipp Schmid 发表了一篇博客,详细讲解了如何利用 Hugging Face 上的库和 fsdp 以及 Q-Lora 对大模型进行微调。

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我们知道,Meta 推出的 Llama 3、Mistral AI 推出的 Mistral 和 Mixtral 模型以及 AI21 实验室推出的 Jamba 等开源大语言模型已经成为 OpenAI 的竞争对手。

不过,大多数情况下,使用者需要根据自己的数据对这些开源模型进行微调,才能充分释放模型的潜力。

虽然在单个 GPU 上使用 Q-Lora 对较小的大语言模型(如 Mistral)进行微调不是难事,但对像 Llama 3 70b 或 Mixtral 这样的大模型的高效微调直到现在仍是一个难题。

因此,Hugging Face 技术主管 Philipp Schmid 介绍了如何使用 PyTorch FSDP 和 Q-Lora,并在 Hugging Face 的 TRL、Transformers、peft 和 datasets 等库的帮助下,对 Llama 3 进行微调。除了 FSDP,作者还对 PyTorch 2.2 更新后的 Flash Attention v2 也进行了适配。

微调主要步骤如下:

  • 设置开发环境
  • 创建并加载数据集
  • 使用 PyTorch FSDP、Q-Lora 和 SDPA 微调大语言模型
  • 测试模型并进行推理

注:本文进行的实验是在英伟达(NVIDIA)H100 和英伟达(NVIDIA)A10G GPU 上创建和验证的。配置文件和代码针对 4xA10G GPU 进行了优化,每个 GPU 均配备 24GB 内存。如果使用者有更多的算力,第 3 步提到的配置文件(yaml 文件)需要做相应的修改。

FSDP+Q-Lora 背景知识

基于一项由 Answer.AI、Q-Lora 创建者 Tim Dettmers 和 Hugging Face 共同参与的合作项目,作者对 Q-Lora 和 PyTorch FSDP(完全共享数据并行)所能提供的技术支持进行了总结。

FSDP 和 Q-Lora 的结合使用能让使用者在 2 个消费级 GPU(24GB)上就能对 Llama 2 70b 或 Mixtral 8x7B 进行微调,细节可以参考下面文章。其中 Hugging Face 的 PEFT 库对此有至关重要的作用。

文章地址:https://www.answer.ai/posts/2024-03-06-fsdp-qlora.html

PyTorch FSDP 是一种数据 / 模型并行技术,它可以跨 GPU 分割模型,减少内存需求,并能够更有效地训练更大的模型。Q-LoRA 是一种微调方法,它利用量化和低秩适配器来有效地减少计算需求和内存占用。

设置开发环境

第一步是安装 Hugging Face Libraries 以及 Pyroch,包括 trl、transformers 和 datasets 等库。trl 是建立在 transformers 和 datasets 基础上的一个新库,能让对开源大语言模型进行微调、RLHF 和对齐变得更容易。
# Install Pytorch for FSDP and FA/SDPA

%pip install "torch==2.2.2" tensorboard

# Install Hugging Face libraries

%pip install  --upgrade "transformers==4.40.0" "datasets==2.18.0" "accelerate==0.29.3" "evaluate==0.4.1" "bitsandbytes==0.43.1" "huggingface_hub==0.22.2" "trl==0.8.6" "peft==0.10.0"

接下来,登录 Hugging Face 获取 Llama 3 70b 模型。

创建和加载数据集

环境设置完成后,我们就可以开始创建和准备数据集了。微调用的数据集应该包含使用者想要解决的任务的示例样本。阅读《如何在 2024 年使用 Hugging Face 微调 LLM》可以进一步了解如何创建数据集。

文章地址:https://www.philschmid.de/fine-tune-llms-in-2024-with-trl#3-create-and-prepare-the-dataset

作者使用了 HuggingFaceH4/no_robots 数据集,这是一个包含 10,000 条指令和样本的高质量数据集,并且经过了高质量的数据标注。这些数据可用于有监督微调(SFT),使语言模型更好地遵循人类指令。no_robots 数据集以 OpenAI 发表的 InstructGPT 论文中描述的人类指令数据集为原型,并且主要由单句指令组成。
{"messages": [{"role": "system", "content": "You are..."}, {"role": "user", "content": "..."}, {"role": "assistant", "content": "..."}]}

{"messages": [{"role": "system", "content": "You are..."}, {"role": "user", "content": "..."}, {"role": "assistant", "content": "..."}]}

{"messages": [{"role": "system", "content": "You are..."}, {"role": "user", "content": "..."}, {"role": "assistant", "content": "..."}]}

no_robots 数据集中的 10,000 个样本,被分为 9,500 个训练样本和 500 个测试样本,其中有些样本不包含 system 信息。作者使用 datasets 库加载数据集,添加了缺失的 system 信息,并将它们保存到单独的 json 文件中。示例代码如下所示:
from datasets import load_dataset

# Convert dataset to OAI messages

system_message = """You are Llama, an AI assistant created by Philipp to be helpful and honest. Your knowledge spans a wide range of topics, allowing you to engage in substantive conversations and provide analysis on complex subjects."""

def create_conversation(sample):

    if sample["messages"][0]["role"] == "system":

        return sample
    else:

      sample["messages"] = [{"role": "system", "content": system_message}] + sample["messages"]

      return sample

# Load dataset from the hub

dataset = load_dataset("HuggingFaceH4/no_robots")

# Add system message to each conversation

columns_to_remove = list(dataset["train"].features)

columns_to_remove.remove("messages")

dataset = dataset.map(create_conversation, remove_columns=columns_to_remove,batched=False)

# Filter out conversations which are corrupted with wrong turns, keep which have even number of turns after adding system message

dataset["train"] = dataset["train"].filter(lambda x: len(x["messages"][1:]) % 2 == 0)

dataset["test"] = dataset["test"].filter(lambda x: len(x["messages"][1:]) % 2 == 0)

# save datasets to disk

dataset["train"].to_json("train_dataset.json", orient="records", force_ascii=False)

dataset["test"].to_json("test_dataset.json", orient="records", force_ascii=False)

使用 PyTorch FSDP、Q-Lora 和 SDPA 来微调 LLM

接下来使用 PyTorch FSDP、Q-Lora 和 SDPA 对大语言模型进行微调。作者是在分布式设备中运行模型,因此需要使用 torchrun 和 python 脚本启动训练。

作者编写了 run_fsdp_qlora.py 脚本,其作用是从磁盘加载数据集、初始化模型和分词器并开始模型训练。脚本使用 trl 库中的 SFTTrainer 来对模型进行微调。

SFTTrainer 能够让对开源大语言模型的有监督微调更加容易上手,具体来说有以下几点:

  • 格式化的数据集,包括格式化的多轮会话和指令(已使用)
  • 只对完整的内容进行训练,忽略只有 prompts 的情况(未使用)
  • 打包数据集,提高训练效率(已使用)
  • 支持参数高效微调技术,包括 Q-LoRA(已使用)
  • 为会话级任务微调初始化模型和分词器(未使用,见下文)

注意:作者使用的是类似于 Anthropic/Vicuna 的聊天模板,设置了「用户」和「助手」角色。这样做是因为基础 Llama 3 中的特殊分词器(<|begin_of_text|> 及 <|reserved_special_token_XX|>)没有经过训练。

这意味着如果要在模板中使用这些分词器,还需要对它们进行训练,并更新嵌入层和 lm_head,对内存会产生额外的需求。如果使用者有更多的算力,可以修改 run_fsdp_qlora.py 脚本中的 LLAMA_3_CHAT_TEMPLATE 环境变量。

在配置参数方面,作者使用了新的 TrlParser 变量,它允许我们在 yaml 文件中提供超参数,或者通过明确地将参数传递给 CLI 来覆盖配置文件中的参数,例如 —num_epochs 10。以下是在 4x A10G GPU 或 4x24GB GPU 上微调 Llama 3 70B 的配置文件。
%%writefile llama_3_70b_fsdp_qlora.yaml
# script parameters

model_id: "meta-llama/Meta-Llama-3-70b" # Hugging Face model id

dataset_path: "."                      # path to dataset

max_seq_len:  3072 # 2048              # max sequence length for model and packing of the dataset

# training parameters

output_dir: "./llama-3-70b-hf-no-robot" # Temporary output directory for model checkpoints

report_to: "tensorboard"               # report metrics to tensorboard

learning_rate: 0.0002                  # learning rate 2e-4

lr_scheduler_type: "constant"          # learning rate scheduler

num_train_epochs: 3                    # number of training epochs

per_device_train_batch_size: 1         # batch size per device during training

per_device_eval_batch_size: 1          # batch size for evaluation

gradient_accumulation_steps: 2         # number of steps before performing a backward/update pass

optim: adamw_torch                     # use torch adamw optimizer

logging_steps: 10                      # log every 10 steps

save_strategy: epoch                   # save checkpoint every epoch

evaluation_strategy: epoch             # evaluate every epoch

max_grad_norm: 0.3                     # max gradient norm

warmup_ratio: 0.03                     # warmup ratio

bf16: true                             # use bfloat16 precision

tf32: true                             # use tf32 precision

gradient_checkpointing: true           # use gradient checkpointing to save memory

# FSDP parameters: https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/fsdp

fsdp: "full_shard auto_wrap offload" # remove offload if enough GPU memory

fsdp_config:

  backward_prefetch: "backward_pre"

  forward_prefetch: "false"

  use_orig_params: "false"

注意:训练结束时,GPU 内存使用量会略有增加(约 10%),这是因为模型保存所带来的开销。所以使用时,请确保 GPU 上有足够的内存来保存模型。

在启动模型训练阶段,作者使用 torchrun 来更加灵活地运用样本,并且易于被调整,就像 Amazon SageMaker 及 Google Cloud Vertex AI 一样。

对于 torchrun 和 FSDP,作者需要对环境变量 ACCELERATE_USE_FSDP 和 FSDP_CPU_RAM_EFFICIENT_LOADING 进行设置,来告诉 transformers/accelerate 使用 FSDP 并以节省内存的方式加载模型。

注意:如果想不使用 CPU offloading 功能,需要更改 fsdp 的设置。这种操作只适用于内存大于 40GB 的 GPU。

本文使用以下命令启动训练:
!ACCELERATE_USE_FSDP=1 FSDP_CPU_RAM_EFFICIENT_LOADING=1 torchrun --nproc_per_node=4 ./scripts/run_fsdp_qlora.py --config llama_3_70b_fsdp_qlora.yaml

预期内存使用情况:

  • 使用 FSDP 进行全微调需要约 16 块 80GB 内存的 GPU
  • FSDP+LoRA 需要约 8 块 80GB 内存的 GPU
  • FSDP+Q-Lora 需要约 2 块 40GB 内存的 GPU
  • FSDP+Q-Lora+CPU offloading 技术需要 4 块 24GB 内存的 GPU,以及一块具备 22 GB 内存的 GPU 和 127 GB 的 CPU RAM,序列长度为 3072、batch 大小为 1。

在 g5.12xlarge 服务器上,基于包含 1 万个样本的数据集,作者使用 Flash Attention 对 Llama 3 70B 进行 3 个 epoch 的训练,总共需要 45 小时。每小时成本为 5.67 美元,总成本为 255.15 美元。这听起来很贵,但可以让你在较小的 GPU 资源上对 Llama 3 70B 进行微调。

如果我们将训练扩展到 4x H100 GPU,训练时间将缩短至大约 125 小时。如果假设 1 台 H100 的成本为 5-10 美元 / 小时,那么总成本将在 25-50 美元之间。

我们需要在易用性和性能之间做出权衡。如果能获得更多更好的计算资源,就能减少训练时间和成本,但即使只有少量资源,也能对 Llama 3 70B 进行微调。对于 4x A10G GPU 而言,需要将模型加载到 CPU 上,这就降低了总体 flops,因此成本和性能会有所不同。

注意:在作者进行的评估和测试过程中,他注意到大约 40 个最大步长(将 80 个样本堆叠为长度为三千的序列)就足以获得初步结果。40 个步长的训练时间约为 1 小时,成本约合 5 美元。

可选步骤:将 LoRA 的适配器融入原始模型

使用 QLoRA 时,作者只训练适配器而不对整个模型做出修改。这意味着在训练过程中保存模型时,只保存适配器权重,而不保存完整模型。

如果使用者想保存完整的模型,使其更容易与文本生成推理器一起使用,则可以使用 merge_and_unload 方法将适配器权重合并到模型权重中,然后使用 save_pretrained 方法保存模型。这将保存一个默认模型,可用于推理。

注意:CPU 内存需要大于 192GB。
#### COMMENT IN TO MERGE PEFT AND BASE MODEL ####

# from peft import AutoPeftModelForCausalLM

# # Load PEFT model on CPU

# model = AutoPeftModelForCausalLM.from_pretrained(

#     args.output_dir,

#     torch_dtype=torch.float16,

#     low_cpu_mem_usage=True,

# )

# # Merge LoRA and base model and save

# merged_model = model.merge_and_unload()

# merged_model.save_pretrained(args.output_dir,safe_serialization=True, max_shard_size="2GB")

模型测试和推理

训练完成后,我们要对模型进行评估和测试。作者从原始数据集中加载不同的样本,并手动评估模型。评估生成式人工智能模型并非易事,因为一个输入可能有多个正确的输出。阅读《评估 LLMs 和 RAG,一个使用 Langchain 和 Hugging Face 的实用案例》可以了解到关于评估生成模型的相关内容。

文章地址:https://www.philschmid.de/evaluate-llm
import torch
from peft import AutoPeftModelForCausalLM
from transformers import AutoTokenizer

peft_model_id = "./llama-3-70b-hf-no-robot"

# Load Model with PEFT adapter

model = AutoPeftModelForCausalLM.from_pretrained(

  peft_model_id,

  torch_dtype=torch.float16,

  quantization_config= {"load_in_4bit": True},

  device_map="auto"

)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(peft_model_id)

接下来加载测试数据集,尝试生成指令。
from datasets import load_dataset
from random import randint

# Load our test dataset

eval_dataset = load_dataset("json", data_files="test_dataset.json", split="train")

rand_idx = randint(0, len(eval_dataset))

messages = eval_dataset[rand_idx]["messages"][:2]

# Test on sample

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages,add_generation_prompt=True,return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(

    input_ids,

    max_new_tokens=512,

    eos_token_id= tokenizer.eos_token_id,

    do_sample=True,

    temperature=0.6,

    top_p=0.9,

)

response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]

print(f"**Query:**\n{eval_dataset[rand_idx]['messages'][1]['content']}\n")

print(f"**Original Answer:**\n{eval_dataset[rand_idx]['messages'][2]['content']}\n")

print(f"**Generated Answer:**\n{tokenizer.decode(response,skip_special_tokens=True)}")

# **Query:**

# How long was the Revolutionary War?

# **Original Answer:**

# The American Revolutionary War lasted just over seven years. The war started on April 19, 1775, and ended on September 3, 1783.

# **Generated Answer:**

# The Revolutionary War, also known as the American Revolution, was an 18th-century war fought between the Kingdom of Great Britain and the Thirteen Colonies. The war lasted from 1775 to 1783.

至此,主要流程就介绍完了,心动不如行动,赶紧从第一步开始操作吧。

原文链接:https://www.philschmid.de/fsdp-qlora-llama3?continueFlag=7e3b3f9059405e4318552e99bd128514
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