Llama 3超级课堂作业笔记_llama3 学习

Github 文档：https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-Tutorial
B站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Kr421u71u/

---

基础作业

完成 Llama 3 Web Demo 部署

环境配置

注意，这里用的是12.1的CUDA版本，在新建开发机时不要选错了。

conda create -n llama3 python=3.10
conda activate llama3
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
1
2
3

下载模型

软链接 InternStudio 中的模型

mkdir -p ~/model
cd ~/model
ln -s /root/share/new_models/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct ~/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct
1
2
3

Web Demo 部署

cd ~
git clone https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-Tutorial
1
2

安装 XTuner 时会自动安装其他依赖

cd ~
git clone -b v0.1.18 https://github.com/InternLM/XTuner
cd XTuner
pip install -e .
1
2
3
4

添加端口映射

运行 web_demo.py

streamlit run ~/Llama3-Tutorial/tools/internstudio_web_demo.py \
  ~/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct
1
2

点击这里进入网页。

对话截图

使用 XTuner 完成小助手认知微调

Web Demo 部署

同作业一

自我认知训练数据集准备

进入 tools/gdata.py 脚本，修改身份认知

import json

# 输入你的名字
name = '猫猫卷'
# 重复次数
n = 2000

data = [
    {
        "conversation": [
            {
                "system":"你是一个懂中文的小助手",
                "input": "你是（请用中文回答）",
                "output": "您好，我是{}，一个由 SmartFlowAI 打造的人工智能助手，请问有什么可以帮助您的吗？".format(name)

               
            }
        ]
    }
]

for i in range(n):
    data.append(data[0])

with open('data/personal_assistant.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27

cd ~/Llama3-Tutorial
python tools/gdata.py 
1
2

以上脚本在生成了 ~/Llama3-Tutorial/data/personal_assistant.json 数据文件格式如下所示：

[
    {
        "conversation": [
            {
                "system": "你是一个懂中文的小助手",
                "input": "你是（请用中文回答）",
                "output": "您好，我是猫猫卷，一个由 SmartFlowAI 打造的人工智能助手，请问有什么可以帮助您的吗？"
            }
        ]
    }
]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

训练模型

cd ~/Llama3-Tutorial

# 开始训练,使用 deepspeed 加速，A100 40G显存 耗时24分钟。
# train之后包含了两个路径，一个是训练的config，一个是训练的工作路径。工作路径将保存我们的微调权重。
xtuner train configs/assistant/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py --work-dir /root/llama3_pth

# Adapter PTH 转 HF 格式
xtuner convert pth_to_hf /root/llama3_pth/llama3_8b_instruct_qlora_assistant.py \
  /root/llama3_pth/iter_500.pth \
  /root/llama3_hf_adapter

# 模型合并
# 由三个路径组成，分别是原始的llama3权重路径，刚刚转换好的huggingface的adapter路径，以及最后合并完成后的路径
export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
xtuner convert merge /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
  /root/llama3_hf_adapter\
  /root/llama3_hf_merged
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

训练时的显存占用情况：

训练时命令行输出：

模型权重转化：

合并模型权重：

最终权重保存在/root/llama3_hf_merged中

推理验证

streamlit run ~/Llama3-Tutorial/tools/internstudio_web_demo.py \
  /root/llama3_hf_merged
1
2

使用 LMDeploy 成功部署 Llama 3 模型

环境，模型准备

# 如果你是InternStudio 可以直接使用
# studio-conda -t lmdeploy -o pytorch-2.1.2
# 初始化环境
conda create -n lmdeploy python=3.10
conda activate lmdeploy
conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
1
2
3
4
5
6

安装lmdeploy最新版。

pip install -U lmdeploy[all]
1

llama3下载：（在作业一中已经软链接过了）

LMDeploy CLI chat

直接在终端运行

conda activate lmdeploy
lmdeploy chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct
1
2

运行效果：

LMDeploy模型量化(lite)

对模型进行量化。主要包括 KV8量化和W4A16量化。

1. 设置最大KV Cache缓存大小

模型在运行时，占用的显存可大致分为三部分：模型参数本身占用的显存、KV Cache占用的显存，以及中间运算结果占用的显存。LMDeploy的KV Cache管理器可以通过设置--cache-max-entry-count参数，控制KV缓存占用剩余显存的最大比例。默认的比例为0.8。

下面通过几个例子，来看一下调整--cache-max-entry-count参数的效果。首先保持不加该参数（默认0.8），运行 Llama3-8b 模型。

lmdeploy chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct/
1

对话效果：

新建一个终端运行

# 如果你是InternStudio 就使用
# studio-smi
nvidia-smi 
1
2
3

在使用chat进行对话时的显存占用为36240MiB

下面，改变–cache-max-entry-count参数，设为0.5。

lmdeploy chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct/ --cache-max-entry-count 0.5
1

对话效果：

看到显存占用明显降低，变为28680MiB。

把–cache-max-entry-count参数设置为0.01，约等于禁止KV Cache占用显存。

lmdeploy chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct/ --cache-max-entry-count 0.01
1

对话效果：

可以看到，此时显存占用仅为16400M，代价是会降低模型推理速度。

2. 使用W4A16量化

仅需执行一条命令，就可以完成模型量化工作。

lmdeploy lite auto_awq \
   /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
  --calib-dataset 'ptb' \
  --calib-samples 128 \
  --calib-seqlen 1024 \
  --w-bits 4 \
  --w-group-size 128 \
  --work-dir /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct_4bit
1
2
3
4
5
6
7
8

运行时间较长，需要耐心等待。量化工作结束后，新的HF模型被保存到Meta-Llama-3-8B-Instruct_4bit目录。下面使用Chat功能运行W4A16量化后的模型。

lmdeploy chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct_4bit --model-format awq
1

显存占用为34294MiB。

为了更加明显体会到W4A16的作用，我们将KV Cache比例再次调为0.01，查看显存占用情况。（W4A16量化+KV Cache量化）

lmdeploy chat /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct_4bit --model-format awq --cache-max-entry-count 0.01
1

显存占用为6738MiB。

LMDeploy服务(serve)

在前面的章节，我们都是在本地直接推理大模型，这种方式成为本地部署。在生产环境下，我们有时会将大模型封装为 API 接口服务，供客户端访问。

1. 启动API服务器

通过以下命令启动API服务器，推理Meta-Llama-3-8B-Instruct模型：

lmdeploy serve api_server \
    /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
    --model-format hf \
    --quant-policy 0 \
    --server-name 0.0.0.0 \
    --server-port 23333 \
    --tp 1
1
2
3
4
5
6
7

其中，model-format、quant-policy这些参数是与第三章中量化推理模型一致的；server-name和server-port表示API服务器的服务IP与服务端口；tp参数表示并行数量（GPU数量）。 通过运行以上指令，我们成功启动了API服务器，请勿关闭该窗口，后面我们要新建客户端连接该服务。 也可以直接打开http://{host}:23333查看接口的具体使用说明，如下图所示。

这代表API接口启动成功了。

这一步由于Server在远程服务器上，所以本地需要做一下ssh转发才能直接访问。在你本地打开一个cmd窗口，输入命令如下：

<intern-studio的开发机端口号>

```打开`127.0.0.1:23333`
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/65fef3dd6cf0445e88dcd06798f3c83d.png)
1
2
3
4

2. 命令行客户端连接API服务器

在“1.”中，我们在终端里新开了一个API服务器。 本节中，我们要新建一个命令行客户端去连接API服务器。首先通过VS Code新建一个终端：
激活conda环境

conda activate lmdeploy
1

运行命令行客户端：

lmdeploy serve api_client http://localhost:23333
1

运行后，可以通过命令行窗口直接与模型对话

3. 网页客户端连接API服务器

关闭刚刚的VSCode终端，但服务器端的终端不要关闭。 运行之前确保自己的gradio版本低于4.0.0。

pip install gradio==3.50.2
1

新建一个VSCode终端，激活conda环境。

conda activate lmdeploy
1

使用Gradio作为前端，启动网页客户端。

lmdeploy serve gradio http://localhost:23333 \
    --server-name 0.0.0.0 \
    --server-port 6006
1
2
3

打开浏览器，访问地址http://127.0.0.1:6006 然后就可以与模型进行对话了！

进阶作业

多模态 Llava 微调和部署

没有100%的A100。。。

Llama3 工具调用能力训练