Llama 3 超级课堂 -笔记

课程文档： https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-Tutorial

课程视频：https://space.bilibili.com/3546636263360696/channel/series

1  环境配置

1.1 创建虚拟环境,名为：llama3

conda create -n llama3 python=3.10

1.2  下载、安装 pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1

conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

1.3  通过软连接获取 Meta-Llama-3-8B-Instruct模型

ln -s /root/share/new_models/meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct ~/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct

1.4  获取Xtuner微调工具

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

 2   Llama 3 Web Demo 部署

3  XTuner 完成小助手认知微调 

3.1 自我认知训练数据集准备

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

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

训练模型

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

export MKL_SERVICE_FORCE_INTEL=1
xtuner convert merge /root/model/Meta-Llama-3-8B-Instruct \
  /root/llama3_hf_adapter\
  /root/llama3_hf_merged

模型推理

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

4 Llama 3 图片理解能力微调 

获取 Llama3 权重、Visual Encoder 权重、 Image Projector 权重

由上图报错，deepspeed未安装，所以通过 pip install deepspeed。以及也要需要安装 mpi4py

使用pip install mpi4py时，报如下错误出错，解决方法，见：https://blog.csdn.net/weixin_51762856/article/details/134247764 

 由于显存有限，无法进行模型训练了

 5  Llama 3 高效部署实践

安装lmdeploy最新版

 直接使用lmdeploy进行推理，显存占有：36G左右

 推理结果：

 把--cache-max-entry-count参数设置为0.5 ，显存占有：28G左右

 把--cache-max-entry-count参数设置为0.01，显存占16G左右

 使用W4A16量化

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

使用Chat功能运行W4A16量化后的模型。 

 启动API服务器

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

 本地需要ssh转发

 命令行客户端连接API服务器

网页客户端连接API服务器

pip install gradio==3.50.2
lmdeploy serve gradio http://localhost:23333 \
    --server-name 0.0.0.0 \
    --server-port 6006