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🚣‍♂️ 飞桨大模型套件介绍 🚣

飞桨大模型套件秉承了一站式体验、性能极致、生态兼容的设计理念，旨在提供业界主流大模型预训练、精调（含SFT、PEFT）、量化、推理等统一流程， 帮助开发者低成本、低门槛、快速实现大语言模型定制化。

💪🏼 大模型套件特色 💪🏼

• 飞桨4D并行分布式策略。 PaddleNLP Trainer 封装支持飞桨4D并行配置（数据并行、张量并行、流水线并行、 分组参数切分并行），屏蔽多硬件编程复杂性，用户可以修改Trainer配置组合多种预训练或精调过程的分布式策略，充分组合大模型4D并行训练能力，能有效提升在多模型、多硬件下的训练性能。

• 高效精调策略。飞桨大模型套件提供SFT、PEFT等多种精调策略，搭载自研Zero Padding零填充优化策略有效减少训练数据中pad token的占比，提高模型训练效率。独创PEFT结合低比特和分布式并行策略，大幅降低大模型精调硬件门槛。

• 大模型无损量化。大模型套件内置了PaddleSlim团队自研的自适应Shift-SmoothQuant的A8W8量化算法和业界主流GPTQ的W4量化算法，实现了主流大模型的无损量化，有效加速模型推理。

• 高性能推理。大模型套件高性能推理模块内置动态插入和全环节算子融合策略，极大加快并行推理的速度。同时隐藏了底层实现的细节，实现了开箱即用高性能并行推理能力。

🛠️ 支持模型列表 🛠️

Model	Pretrain	SFT	LoRA	Prefix Tuning	Quantization	Weight convert
LLaMA/LLaMA2	✅	✅	✅	✅	✅	✅
Baichuan/Baichuan2	✅	✅	✅	✅	✅	✅
ChatGLM-6B	❌	✅	✅	✅	✅	❌
ChatGLM2/ChatGLM3	❌	✅	✅	✅	✅	✅
Qwen	✅	✅	✅	✅	🚧	✅
Bloom	❌	✅	✅	✅	✅	✅
GPT-3	✅	✅	🚧	🚧	🚧	✅
OPT	🚧	✅	✅	🚧	🚧	✅
GLM	❌	✅	✅	🚧	🚧	✅

• ✅: Supported
• 🚧: In Progress
• ❌: Not Supported

🚀 快速开始 🚀

1. 预训练

PaddleNLP将飞桨4D并行策略加入到Trainer API中， 用户只需修改Trainer配置即可使用不同的分布式策略。目前工具链提供LLaMA/LLaMA2、GPT-3、Qwen、Baichuan/Baichuan2 等模型预训练功能，更多模型支持持续更新中。

飞桨与 Megatron 预训练性能比对

我们在此处提供了更详细的预训练数据制作，分布式策略支持情况，性能测试报告文档，参见: https://paddlenlp.readthedocs.io/zh/latest/llm/pretraining/index.html. 大模型权重列表参见此处

此项目支持了LLaMA、GPT-3、BaiChuan、Qwen 等大模型的预训练。用户切换配置config文件，即可一键运行。

数据详细制作流程可参考此处 : https://paddlenlp.readthedocs.io/zh/latest/pretraining/dataset.html

为了方便用户运行测试本模型，本项目提供了处理好的100k条doc的训练样本：

# llama 模型数据下载
wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/transformers/llama/data/llama_openwebtext_100k_ids.npy
wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/transformers/llama/data/llama_openwebtext_100k_idx.npz

# gpt 模型数据下载
# wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/transformers/gpt/data/gpt_en_dataset_300m_ids.npy
# wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/transformers/gpt/data/gpt_en_dataset_300m_idx.npz

将所有预处理得到的文件统一放入一个文件夹中，以备训练使用：

mkdir data
mv llama_openwebtext_100k_ids.npy ./data
mv llama_openwebtext_100k_idx.npz ./data

# 编译自定义算子，可选
cd ../model_zoo/gpt-3/external_ops/ && python3 setup.py install && cd -

# llama 模型预训练
python -u  -m paddle.distributed.launch --gpus "0,1,2,3,4,5,6,7" run_pretrain.py ./llama/pretrain-llama2_7b-tp2sd4_stage2.json

# Qwen 模型预训练
python -u  -m paddle.distributed.launch --gpus "0,1,2,3,4,5,6,7" run_pretrain.py ./qwen/pretrain_argument_stage2.json

注意：

1. 建议使用paddle develop版本训练，需要安装pip install tool_helpers visualdl==2.5.3等相关缺失whl包
2. use_flash_attention 需要在A100机器开启，建议使用cuda11.8环境。
3. use_fused_rms_norm 需要安装此目录下的自定义OP, python setup.py install。如果安装后仍然找不到算子，需要额外设置PYTHONPATH
4. continue_training 表示从现有的预训练模型加载训练。7b模型初始loss大概为2.xx, 随机初始化模型loss从11.x左右下降。
5. 当前脚本为sharding版本，需要4D并行训练（数据、sharding、张量、流水线并行）的用户，请参考 run_trainer_tp4pp2.sh脚本。
6. 多机训练时，若各机器使用的训练数据文件位置相同（例如挂载共享硬盘情况），请指定--share_folder true使全局0号卡制作缓存数据。否则默认各台机器的0号卡独立制作缓存数据，
7. 若数据集文件夹中存在默认缓存文件夹index-cache/，则额外指定的--data_cache不生效，训练时优先加载默认缓存文件夹中的内容。

2. 精调

PaddleNLP支持多个主流大模型的SFT、LoRA、Prefix Tuning等精调策略，提供统一、高效精调方案：

• 统一训练入口。飞桨大模型套件精调方案可适配业界主流大模型，用户只需修改配置文件，即能在单卡或多卡（支持4D并行分布式策略）进行多种大模型精调。
• 高效数据和分布式策略。Zero Padding零填充优化策略有效减少了pad token的占比，提高模型训练效率高达100%。独创PEFT结合低比特和分布式并行策略，大幅降低大模型精调硬件门槛，支持单卡（A100 80G）百亿模型微调、单机（A100 80G * 8）千亿模型微调。
• 支持多轮对话。支持统一对话模板，支持多轮对话高效训练，详参多轮对话文档。

飞桨与 Huggingface Transformers 微调性能比对

数据准备：

我们支持的精调数据格式是每行包含一个字典的json文件，每个字典包含以下字段：

• src : str, List(str), 模型的输入指令（instruction）、提示（prompt），模型应该执行的任务。
• tgt : str, List(str), 模型的输出。

样例数据：

{"src": "类型#裙*颜色#蓝色*风格#清新*图案#蝴蝶结", "tgt": "裙身处采用立体蝴蝶结装饰辅以蓝色条带点缀，令衣身造型饱满富有层次的同时为其注入一丝甜美气息。将女孩清新娇俏的一面衬托而出。"}
...

为了方便测试，我们也提供了广告生成数据集可以直接使用：

wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/datasets/examples/AdvertiseGen.tar.gz
tar -zxvf AdvertiseGen.tar.gz

全参精调：SFT

# 四卡llama SFT启动命令参考
python -u  -m paddle.distributed.launch --gpus "0,1,2,3" finetune_generation.py ./llama/sft_argument.json

LoRA

# 单卡llama LoRA启动命令参考
python  finetune_generation.py ./llama/lora_argument.json

Prefix Tuning

# 单卡llama Prefix Tuning启动命令参考
python  finetune_generation.py ./llama/pt_argument.json

更多大模型精调分布式使用文档、训练细节和效果请参见大模型精调教程。

3. 量化

大模型量化将16位、32位浮点数的模型参数或激活量化为4位或8位整数能够有效降低模型存储空间和计算资源需求，同时加速推理速度。工具链量化算法包含：

• PTQ。PaddleSlim 团队自研的自适应Shift-SmoothQuant量化算法，在SmoothQuant和Outlier Suppression+基础上 新增PieceWiseSearch参数搜索算法，对模型权重和激活分布进行调整，减少后续A8W8 PTQ量化损失。

• GPTQ。GPTQ是业界主流的权重量化算法，可以将大模型权重进行4位整数无损量化，提高模型推理速度。

飞桨量化算法效果展示

# PTQ 量化启动命令参考
python  finetune_generation.py ./llama/ptq_argument.json

# GPTQ 量化启动命令参考
python  finetune_generation.py ./llama/ptq_argument.json

更多技术细节和模型量化使用详见量化文档。

4. 推理

PaddleNLP除了提供常用模型推理外，还提供了高性能推理，内置动态插入和全环节算子融合策略，极大加快并行推理的速度。

• 常用模型推理：PaddleNLP 提供了动态图推理和静态图推理两种方式，方便用户快速验证模型推理效果（包含LoRA、PrefixTuning）。

# 动态图模型推理命令参考
python predictor.py --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-chat --data_file ./data/dev.json --dtype float16

# 静态图模型推理命令参考
# step1 : 静态图导出
python export_model.py --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-chat --output_path ./inference --dtype float16
# step2: 静态图推理
python predictor.py --model_name_or_path ./inference --data_file ./data/dev.json --dtype float16 --mode static

• InferenceModel 高性能推理：PaddleNLP 还提供了高性能推理模型加快并行推理的速度，同时支持FP16、Prefix Tuning、WINT8、A8W8多种推理方式。

推理部署性能业界领先

# 高性能动态图模型推理命令参考
python predictor.py --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-chat --inference_model --dtype float16

# 高性能静态图模型推理命令参考
# step1 : 静态图导出
python export_model.py --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-chat --inference_model --output_path ./inference --dtype float16
# step2: 静态图推理
python predictor.py --model_name_or_path ./inference --inference_model --dtype "float16" --mode "static"

更多常用模型推理和高性能模型使用方法详见大模型推理文档。

5. 服务化部署

5.1 环境准备

• python >= 3.8
• gradio
• flask

5.2 Flask & Gradio UI服务化部署

我们提供了一套基于动态图推理的简单易用UI服务化部署脚本，用户可以快速部署服务化推理。

python -m paddle.distributed.launch --gpus "0,1,2,3,4,5,6,7" flask_server.py \
    --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-chat \
    --port 8010 \
    --flask_port 8011 \
    --dtype "float16"

• port: Gradio UI 服务端口号，默认8011。
• flask_port: Flask服务端口号，默认8010。
• 其他参数请参见推理文档中推理参数配置。

此外，如果想通过API脚本的方式跑推理，可参考：./request_flask_server.py 文件。

6. PyTorch模型权重转换

PaddleNLP 提供了可自动将 PyTorch 相关的权重转化为 Paddle 权重的接口，代码如下：

from paddlenlp.transformers import AutoModelForCausalLM
AutoModelForCausalLM.from_pretrained("/path/to/pytorch/model", convert_from_torch=True,dtype="float16")

更多细节请参考torch2paddle文档