Llama3模型试用笔记_model-00001-of-00004.safetensors

前言

听了晓华老师分享的模型微调第一节课，其中有不少知识点需要后续查询资料了解，所以我对知识要点做了部分记录总结。同时模型微调涉及到一些基本的环境准备操作，例如Git客户端的安装使用、ubuntu子系统的安装等，我也顺便把过程梳理下来，方便其他同学了解。

试用过程索引

总体来说，模型微调的前序工作过程主要有下面几个步骤：

• Step1：准备机器环境
• Step2：准备Git客户端
• Step3：访问魔塔社区，查找Llama3模型
• Step4：通过Git clone命令，拉取Llama3的代码
• Step5：加载Llama3模型

环境准备

环境准备有两种方式：本地环境 或 阿里云远程环境
本地环境：需要本机有比较强的显卡做支持，例如：运行Llama3-8B需要20G的显存，本地的机器有24G+的显存。
远程环境：如果本地没有比较强的显卡做支撑，可以通过试用阿里云的免费PAI环境。(这种方式在忙时可能存在没有空余机器可用的情况)

方式一：本地环境

安装ubuntu系统

在Windows下安装子系统是比较常见的教程，网上有比较多的参考资料可供搜索。为了避坑，我这里基于网上的教程进行更为细化的操作指南梳理，以及可能踩坑问题的提醒。

安装方法：

1. 检查Windows版本：
   WSL最早出现在Windows 10版本1709（即Windows 10秋季创意者更新）中。因此，首先确保你的Windows系统版本是Windows 10秋季创意者更新或更高版本。

2. 检查Hyper-V支持：WSL 2需要Hyper-V支持。你可以通过以下步骤检查是否支持Hyper-V

   • 在开始菜单中搜索“Windows功能”并打开“启用或关闭Windows功能”。
   • 确保“Hyper-V”复选框已选中。

备注：此处一定要确认当前电脑的系统版本以及是否支持Hyper-V，我的某台电脑里如下所示是不支持Hyper-V。

1. 启用WSL功能：
   打开Windows PowerShell或命令提示符（以管理员身份运行）。运行以下命令来启用WSL功能：

dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart
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1. 安装WSL 2：
   • 打开Microsoft Store并搜索Ubuntu，选择Ubuntu发行版并安装。
   • 在安装完成后，打开Windows PowerShell或命令提示符（以管理员身份运行）并运行以下命令来将WSL 2设置为默认版本：

wsl --set-default-version 2
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1. 启动ubuntu系统：安装完毕后，启动Windows命令行，点击+号会多出一个ubuntu
   

安装必备组件

1、安装Git客户端

1. 访问Git官网（https://git-scm.com) 下载并安装适合系统的Git版本。
2. 配置Git：
   • 打开命令提示符（Command Prompt）或Git Bash。
   • 配置全局用户名和邮箱地址：

git config --global user.name "Dongming"
git config --global user.email "zgdmemail@126.com"
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2、安装Python

在ubuntu系统下确认模型必备的Python已经安装。可以通过以下命令检查Python版本：

python --version
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3、安装pip

确保系统中已经安装了pip，它是Python的包管理工具。可以使用以下命令安装pip：

sudo apt update
sudo apt install python3-pip
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4、安装依赖库

安装必要的Python依赖库，如transformers、torch等。可以使用pip进行安装：

pip install transformers torch
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pytorch大概700多M，下载安装这个过程可能会比较久，耐心等待下。

5、安装Jupyter Notebook

安装Jupyter Notebook，方便后续运行代码查看用，命令为

pip install jupyter
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方式二：远程环境

申请免费试用资源

1. 访问人工智能平台 PAI页面https://www.aliyun.com/product/bigdata/learn
2. 点击页面中的"免费试用"
3. 选择交互式建模的"立即试用"
   

建立交互式实例

1. 在人工智能平台 PAI页面点击"立即开通"
   
2. 进入工作台之后选择"交互式建模（DSW）"
   
3. 在右侧页面中选择新建实例并输入相关内容，例如：

实例名称：Llama3_for_study

1. 选择支持资源包抵扣的CPU和GPU后，选择下一步创建实例。
2. 稍等片刻后，在实例页面显示"运行中"状态，就可以点击打开进入远程环境
   
3. 点击打开，进入远程环境如下：
   

下载代码

查找Llama3模型

1. 访问https://modelscope.cn/models
2. 在下拉框搜索Llama3，查找对应的模型
   (或者直接访问LLM 的https://modelscope.cn/models/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct/summary)
3. 在页面的模型文件中，找到"下载模型"，获取Git的地址
   

拉取代码

本地环境

如果使用的是本地环境，在安装了Git客户端后，选择对应的目录拉取代码。

1. 在本地电脑的合适目录下(例如：E:\Code目录)，右键菜单→选择Git bash
2. 在Git Bash中执行以下命令来克隆代码库：

git clone https://www.modelscope.cn/LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct.git
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又是一个漫长的拉取代码的过程，代码拉取完毕大概30G。

远程环境

由于远程环境已经提前安装好了Git、Jupyter、Python、torch等环境依赖，所以直接拉取代码即可。

1. 在远程管理台切换至Terminal
2. 在命令行下输入同样的拉取代码指令
   

加载模型

检测运行环境

在Jupyter Notebook中，运行以下指令，检测当前机器环境

import sys
import torch

# 输出Python版本
print("当前Python版本：", sys.version)

# 输出PyTorch版本
print("当前PyTorch版本：", torch.__version__)

# 检查GPU是否可用并输出显卡情况
if torch.cuda.is_available():
    gpu_name = torch.cuda.get_device_name(0)
    gpu_memory = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1e9  # 转换为GB
    print(f"发现GPU：{gpu_name}")
    print(f"    显存总量：{gpu_memory} GB")
else:
    print("未发现可用的GPU设备")
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运行后提示如下信息：

安装ipywidgets

直接使用Llama3提供的加载代码，会报错提示安装ipywidgets，所以我们切换到Terminal下通过pip安装对应的组件。

pip install ipywidgets
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运行Llama3提供的加载模型代码

import transformers
import torch
from modelscope import snapshot_download
from transformers import AutoTokenizer, pipeline

model_id = snapshot_download("LLM-Research/Meta-Llama-3-8B-Instruct")

# 加载tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)


pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device="cuda",
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a pirate chatbot who always responds in pirate speak!"},
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]

prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(
		messages, 
		tokenize=False, 
		add_generation_prompt=True
)

terminators = [
    tokenizer.eos_token_id,
    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

outputs = pipeline(
    prompt,
    max_new_tokens=256,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):])

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运行成功后，大模型会通过对话返回相关信息。

在加载大模型的过程中，阿里云的控制台会实时显示显存的使用情况。

除了使用控制台，可以通过Linux命令查看显存的使用情况

watch -n 1 nvidia-smi
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知识点总结

Llama3模型简介

Llama3是Meta推出的最新一代大型语言模型（LLM），它基于Llama2架构进行了进一步的优化和增强。Llama3在性能和可扩展性方面进行了显著提升，能够轻松处理多步骤任务。通过改进的后训练过程，Llama3显著降低了错误拒绝率，提高了回应的一致性，并增加了模型答案的多样性。此外，Llama3在推理、代码生成和指令执行等能力上都有显著提升。

Llama3模型提供了两种规模的版本：8B参数和70B参数，每种规模都有基础（预训练）版本和指令调优版本。所有版本的模型都可以在各种消费级硬件上运行，并且具有8K令牌的上下文长度。

模型训练的三个阶段：

模型训练通常包括三个阶段：Self-Supervised Pre-Training（自监督预训练）、Self-Supervised Fine-Tuning（自监督微调）和Reinforcement Learning with Human Feedback（强化学习与人类反馈）。

• Self-Supervised Pre-Training (SFT)：
  在这个阶段，模型通过大规模的未标记数据(如Masked Language Model（MLM）或Next Sentence Prediction（NSP）)进行自监督预训练，学习捕捉数据中的模式和特征。这有助于模型建立起对数据的基本理解和知识。

• Self-Supervised Fine-Tuning (SSFT)：
  在自监督微调阶段，模型使用少量标记数据对预训练模型进行微调，以适应特定任务或领域的要求。微调过程有助于提升模型在特定任务上的性能和泛化能力。

• Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF)：
  在这一阶段，模型通过与人类交互和接收人类反馈来进一步优化和改进。强化学习算法被用于指导模型在与环境互动时学习最优策略，同时结合人类反馈提供额外的指导和调整。

Llama3模型文件解析：

• config.json: 这个文件通常包含有关模型或工具的配置信息，例如超参数设置、模型结构等。
• configuration.json: 与 config.json 类似，用于存储模型或工具的配置信息，可能包含不同的设置和参数。
• generation_config.json: 这个文件可能包含生成文本时的配置信息，如生成文本的长度、温度等参数。
• model.safetensors.index.json: 这个文件可能是模型的索引文件，用于快速访问模型中的张量数据。
• model-00001-of-00004.safetensors: 这是模型的安全张量文件，可能包含模型的权重和参数数据。
• special_tokens_map.json: 这个文件通常包含特殊标记（special tokens）的映射，用于处理特殊标记在模型中的表示方式。
• tokenizer.json: 存储了分词器（tokenizer）的配置信息和规则，用于将文本转换为模型可处理的输入格式。
• tokenizer_config.json: 与 tokenizer.json 类似，包含有关分词器配置的信息，例如词汇表、分词规则等。