[大模型] 搭建llama主流大模型训练环境

关键词：大模型，LLAMA，CUDA，模型训练
1. 基础环境

OS： Ubuntu 18.04
GPU： 4*A100(40G) (单机4卡A100 40G)
CUDA：11.7
cuDNN： 8.4.1 (需要登录官网后下载)
nccl： 2.12.12 (需要登录官网后下载)
python： 3.10 (conda create -n vllm python=3.10)
pytorch： 2.0.0+cu117 离线安装包地址
LLaMA-7B/13B/30B/65B模型： 下载地址，需要安装ipfs，也可通过pyllama进行下载：

1. pip install pyllama -U
2. python -m llama.download --model_size 7B

复制代码

实验模型： stanford_alpaca, standford_lora, Chinese-LLaMA-Alpaca
注意先安装cuDNN，再安装CUDA，使用nvidia-smi和nvcc -V查看是否安装成功。
2. 将原生llama模型转换为HF模型格式

• 由于llama模型尚未合入官方transformers，需要从源码安装fork版本的tranformers以便进行llama模型格式转换与加载：
  
  1. git clone https://github.com/zphang/transformers.git
  2. cd transformers
  3. python setup.py install

  复制代码
• 将llama-7B模型使用fork transformers版本转换为HF模型格式，转换后得到两个文件夹llama-7b和tokenizer：
  
  1. python src/transformers/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py \
  2.     --input_dir /data/xh/models/llama \
  3.     --model_size 7B \
  4.     --output_dir /data/xh/models/llama_hf
  5.    
  6. #注意：在加载模型的时候，需要将tokenizer文件夹中的内容复制到llama-7b下
  7. cd /data/xh/models/llama_hf
  8. cp tokenizer/* llama-7b/

  复制代码

3. 基于llama模型进行再训练或finetuning

搭建好基础环境后，以llama_hf模型为基础，可以对衍生模型stanford_alpaca, standford_lora, Chinese-LLaMA-Alpaca继续进行预训练训练或进行finetuning训练了。

1. # 加载llama模型，注意使用fork版本的transformers
2. tokenizer = transformers.LlamaTokenizer.from_pretrained("/data/xh/models/llama_hf/tokenizer/")
3. model = transformers.LlamaForCausalLM.from_pretrained("/data/xh/models/llama_hf/llama-7b/")

复制代码

  参考
https://zhuanlan.zhihu.com/p/618321077
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来源：https://blog.csdn.net/iling5/article/details/130606991
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