大模型那么火，教你一键Modelarts玩转开源LlaMA(羊驼)大模型

本文分享自华为云社区《大模型那么火，教你一键Modelarts玩转开源LlaMA(羊驼)大模型》，作者：码上开花_Lancer 。

近日， LlaMA(羊驼)这个大模型再次冲上热搜！

LLaMA（Large Language Model Meta AI），由 Meta AI 发布的一个开放且高效的大型基础语言模型，共有 7B、13B、33B、65B（650 亿）四种版本。其数据集来源都是公开数据集，无任何定制数据集，保证了其工作与开源兼容和可复现，整个训练数据集在 token 化之后大约包含 1.4T 的 token。关于模型性能，LLaMA 的性能非常优异：具有 130 亿参数的 LLaMA 模型「在大多数基准上」可以胜过 GPT-3（ 参数量达 1750 亿），而且可以在单块 V100 GPU 上运行；而最大的 650 亿参数的 LLaMA 模型可以媲美谷歌的 Chinchilla-70B 和 PaLM-540B。

上篇文章有介绍了LLaMA 所采用的Transformer 结构和细节，与之前所介绍的Transformer架构不同的地方包括采用了前置层归一化（Pre-normalization）并使用RMSNorm 归一化函数（Normalizing Function）、激活函数更换为SwiGLU，并使用了旋转位置嵌入（RoP），整体Transformer架构与GPT-2 类似，如图1.1所示。

图1.1 GPT-2 模型结构

关于训练集，其来源都是公开数据集，无任何定制数据集，保证了其工作与开源兼容和可复现。整个训练数据集在 token 化之后大约包含 1.4T 的 token。其中，LLaMA-65B 和 LLaMA-33B 是在 1.4万亿个 token 上训练的，而最小的模型 LLaMA-7B 是在 1万亿个 token 上训练的。LLaMA 优势在于其只使用公开可用的数据，这可以保证论文的工作与开源兼容和可复现。之前的大模型要么使用了不公开的数据集去训练从而达到了 state-of-the-art，如 Chinchilla、PaLM 或 GPT-3；要么使用了公开数据集，但模型效果不是最佳无法和 PaLM-62B 或 Chinchilla 相竞争，如 OPT、GPT-NeoX、BLOOM 和 GLM。

和 GPT 系列一样，LLaMA 模型也是 Decoder-only 架构，但结合前人的工作做了一些改进，比如：

• Pre-normalization [GPT3]. 为了提高训练稳定性，LLaMA 对每个 transformer 子层的输入进行归一化，使用 RMSNorm 归一化函数，Pre-normalization 由Zhang和Sennrich（2019）引入。
• SwiGLU 激活函数 [PaLM]. 将 ReLU 非线性替换为 SwiGLU 激活函数，且使用2/3*4D而不是 PaLM 论文中的 4d，SwiGLU 由 Shazeer（2020）引入以提高性能。
• Rotary Embeddings [GPTNeo]. 模型的输入不再使用 positional embeddings，而是在网络的每一层添加了 positional embeddings (RoPE)，RoPE 方法由Su等人（2021）引入。

不同模型的超参数详细信息在表2中给出,具体可以去看看我上篇文章，

具体怎么在华为云的ModelArts上玩转LLAMA开源大模型呢？

前期准备：

1.登录华为云官方账号：

点击右上角“控制台”，搜索栏输入“ModelArts”

点击“AI Gallery“,选择“北京四”区域，

点击"资产集市--Notebook",输入“Mindformers应用之LLaMA_7B推理应用”

点击“Run in ModelArts”,进入，

1. 安装MindFormers开发套件

%cd /home/ma-user/work
!git clone -b r0.6 https://gitee.com/mindspore/mindformers.git
Cloning into 'mindformers'...

remote: Enumerating objects: 21732, done.

remote: Counting objects: 100% (437/437), done.

remote: Compressing objects: 100% (330/330), done.

remote: Total 21732 (delta 262), reused 190 (delta 107), pack-reused 21295

Receiving objects: 100% (21732/21732), 37.74 MiB | 3.73 MiB/s, done.

编译代码

%cd mindformers

!bash build.sh

%cd ..

/home/ma-user/work/mindformers

---------------- MindFormers: build start ----------------

running bdist_wheel

running build

running build_py

creating build/lib/mindformers

copying mindformers/__init__.py -> build/lib/mindformers

copying mindformers/auto_class.py -> build/lib/mindformers

copying mindformers/mindformer_book.py -> build/lib/mindformers

creating build/lib/mindformers/core

copying mindformers/core/__init__.py -> build/lib/mindformers/core

copying mindformers/core/clip_grad.py -> build/lib/mindformers/core

copying mindformers/core/parallel_config.py -> build/lib/mindformers/core

creating build/lib/mindformers/dataset

........

2.下载LLaMA模型和tokenizer

%cd /home/ma-user/work/mindformers

import moxing as mox

mox.file.copy_parallel('obs://modelarts-labs-bj4-v2/case_zoo/Mindfomer_LLaMA/', 'checkpoint_download/llama')

3.推理-使用pipeline接口开启快速推理

from mindformers.pipeline import pipeline

pipeline_task = pipeline("text_generation", model='llama_7b', max_length=20)

pipeline_result = pipeline_task("I love Beijing, because", top_k=3)

print(pipeline_result)

- 当我输入提示词：

text_generation_text': I love Beijing, because

通过LLaMA_7B模型推理可以快速输出：

['I love Beijing, because it is a city that is constantly changing.\nI love the city']

赶紧来点击试一试，体验下自己写代码调用LLAMA_7B开源大模型的魅力吧！！

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