LLM | Gemma的初体验_gemma-7b和gemma-7b-it

一起来体验一下吧~

技术报告书：jgoogle/gemma-7b-it · Hugging Facegemma-report.pdf (storage.googleapis.com)

代码1  ：google-deepmind/gemma: Open weights LLM from Google DeepMind. (github.com)

代码2 ：https://github.com/google/gemma_pytorch

代码3 ：

技术报告书：jgoogle/gemma-7b-it · Hugging Face

1.论文详解

谷歌介绍的Gemma的主要特点如下。

• 新车型将提供两种变体：Gemma 2B 和 Gemma 7B。这两种类型分别带有预训练和指令调整的变体。
• 新的负责任的生成式 AI 工具包提供指导和基本工具，帮助您使用 Gemma 构建更安全的 AI 应用程序。
• Native Keras 3.0 在 JAX、PyTorch 和 TensorFlow 等领先框架中提供了用于监督微调 （SFT） 的工具链。
• 它配备了即用型 Colab 和 Kaggle 笔记本电脑，以及 Hugging Face、MaxText 和 NVIDIA NeMo 等通用工具，使 Gemma 易于用户使用。
• 预先训练和指令调整的 Gemma 模型可在笔记本电脑、工作计算机甚至 Google Cloud 上使用，并且使用 Vertex AI 和 Google Kubernetes Engine （GKE） 轻松安装。
• Gemma 针对各种 AI 硬件平台进行了优化，确保了行业领先的性能，包括 NVIDIA GPU 和 Google Cloud TPU。
• 条款和条件允许负责任的商业用途和分发给各种规模的企业。

Gemma 是由 Google 推出的一系列轻量级、先进的开源模型，基于 Google Gemini 模型的研究和技术而构建。它们是一系列text generation，decoder-only的大型语言模型，对英文的支持较好，具有模型权重开源、并提供预训练版本（base模型）和指令微调版本（chat模型）。

本次 Gemma 开源提供了四个大型语言模型，提供了 2B 和 7B 两种参数规模的版本，每种都包含了预训练版本（base模型）和指令微调版本（chat模型）。

官方除了提供 pytorch 版本之外，也提供了GGUF版本，可在各类消费级硬件上运行，无需数据量化处理，并拥有高达 8K tokens 的处理能力，Gemma 7B模型的预训练数据高达6万亿Token，也证明了通过大量的高质量数据训练，可以大力出奇迹，小模型也可以持续提升取得好的效果。

1.1.模型构造

采用transformer的解码器

下图是针对不同任务/数据集的结果对比，取得了一个很好的结果。

微调

• 使用 QLoRA 对 UltraChat 数据集执行监督微调 （SFT） 的脚本
• 在 TPU 设备上使用 FSDP 执行 SFT 的脚本
• 可以在免费套餐 Google Colab 实例上运行的笔记本，用于对英语报价数据集执行 SFT

2.实战 

对于 Gemma 型号的 7B 指令版本。还可以选择 2B 基本模型、7B 基本模型和 2B 指导模型的模型卡。

2.0环境设置

pip install -U transformers
pip install packaging
pip install accelerate
pip install -U scikit-learn scipy matplotlib

更多请参考A1 

git clone https://huggingface.co/google/gemma-7b-it/ 
cd gemma-7b-it

 

2.1.在CPU上运行，这里省略

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-7b-it")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google/gemma-7b-it")
 
input_text = "Write me a poem about Machine Learning."
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
 
outputs = model.generate(**input_ids)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

2.2.在单个/多个 GPU 上运行模型

本文RAM24G,2张TITAN卡

# pip install accelerate
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-7b-it")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google/gemma-7b-it", device_map="auto")
 
input_text = "Write me a poem about Machine Learning."
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
 
outputs = model.generate(**input_ids)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

运行后

默认 max_length` =20

可能会出现如下情况，

修改输出outputs = model.generate(**input_ids,max_length=64)就好啦~

2.3.模型微调

本文使用代码数据集MBPP进行微调

import torch
from datasets import load_dataset
from peft import LoraConfig, PeftModel, prepare_model_for_kbit_training
from transformers import (
    AutoModelForCausalLM,
    AutoTokenizer,
    BitsAndBytesConfig,
    AutoTokenizer,
    TrainingArguments,
)
from trl import SFTTrainer
 
model_name = "google/gemma-7b-it"
#Tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, add_eos_token=True, use_fast=True)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
tokenizer.pad_token_id =  tokenizer.eos_token_id
tokenizer.padding_side = 'left'
 
#ds = load_dataset("timdettmers/openassistant-guanaco")
ds = load_dataset("mbpp") 
#ds = load_dataset("Muennighoff/mbpp")  # 974 rows test only
compute_dtype = getattr(torch, "float16")
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
        load_in_4bit=True,
        bnb_4bit_quant_type="nf4",
        bnb_4bit_compute_dtype=compute_dtype,
        bnb_4bit_use_double_quant=True,
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        model_name, quantization_config=bnb_config, device_map={"": 0}
)
model = prepare_model_for_kbit_training(model)
#Configure the pad token in the model
model.config.pad_token_id = tokenizer.pad_token_id
model.config.use_cache = False # Gradient checkpointing is used by default but not compatible with caching
peft_config = LoraConfig(
        lora_alpha=16,
        lora_dropout=0.05,
        r=16,
        bias="none",
        task_type="CAUSAL_LM",
        target_modules= ['k_proj', 'q_proj', 'v_proj', 'o_proj', "gate_proj", "down_proj", "up_proj"]
)
training_arguments = TrainingArguments(
        output_dir="./results_qlora",
        evaluation_strategy="steps",
        do_eval=True,
        optim="paged_adamw_8bit",
        per_device_train_batch_size=2,
        per_device_eval_batch_size=2,
        log_level="debug",
        save_steps=50,
        logging_steps=50,
        learning_rate=2e-5,
        eval_steps=50,
        max_steps=300,
        warmup_steps=30,
        lr_scheduler_type="linear",
)
trainer = SFTTrainer(
        model=model,
        train_dataset=ds['train'],
        eval_dataset=ds['test'],
        peft_config=peft_config,
        dataset_text_field="text",
        max_seq_length=512,
        tokenizer=tokenizer,
        args=training_arguments,
)
trainer.train()

仅仅测试训练，所以设置4 个，但是训练相对来说蛮快的，4个epoch30分钟左右。

 

过程中遇到的问题及解决【PS】

【PS1】 Traceback (most recent call last):
  File "/root/anaconda3/envs/sam/lib/python3.8/site-packages/huggingface_hub/utils/_errors.py", line 304, in hf_raise_for_status
    response.raise_for_status()
  File "/root/anaconda3/envs/sam/lib/python3.8/site-packages/requests/models.py", line 1021, in raise_for_status
    raise HTTPError(http_error_msg, response=self)
requests.exceptions.HTTPError: 401 Client Error: Unauthorized for url: https://huggingface.co/google/gemma-7b-it/resolve/main/config.json

from huggingface_hub import login
login()

在自己的huggingface账号上创建一个token

点击自己账号->Access Tokens->New token -> 输入名称->选择可写入->Generate a token 

生成token后，复制到服务器里~

登录

【PS2】ImportError: cannot import name 'ClusterInfo' from 'triton._C.libtriton.triton' (unknown location)

 尝试

# 怀疑是triton版本问题
 
pip install -U --index-url https://aiinfra.pkgs.visualstudio.com/PublicPackages/_packaging/Triton-Nightly/pypi/simple/ triton-nightly
 
#或者
pip install Triton==2.1.0
 
#之前的版本是2.0.0
 
输入
python -m bitsandbytes

 

 然后就可以啦~

扩展

A1

accelerate==0.27.2
bitsandbytes==0.42.0
huggingface-hub==0.21.3
peft==0.9.0