SlowLlama 项目教程

SlowLlama 项目教程

slowllama Finetune llama2-70b and codellama on MacBook Air without quantization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sl/slowllama

1、项目介绍

SlowLlama 是一个开源项目，旨在帮助用户在 MacBook Air 或 Mac Mini 等 Apple M1/M2 设备上，以及消费级 nVidia GPU 上微调 Llama2 和 CodeLlama 模型，特别是 70B 和 35B 模型。该项目不使用任何量化技术，而是通过将模型部分卸载到 SSD 或主内存中，在正向和反向传播过程中进行处理。当前版本使用 LoRA（Low-Rank Adaptation）来限制参数更新，从而减少计算量。

2、项目快速启动

安装依赖

首先，确保你已经安装了必要的依赖库：

pip install torch sentencepiece numpy

可选安装：

pip install fewlines

克隆项目

克隆 SlowLlama 项目到本地：

git clone https://github.com/okuvshynov/slowllama.git
cd slowllama

下载模型

按照 Llama2 的官方指南下载模型，并将模型和分词器放置在同一目录下。例如：

/parent/
  /slowllama/          # <- 本项目
  /llama-2-7b/         # <- 放置模型和分词器
  /llama-2-13b/        # <- 放置模型和分词器
  /llama-2-70b/        # <- 放置模型和分词器
  /CodeLlama-34b-Python/ # <- 放置模型和分词器

准备模型

将模型转换为适合加载和保存的顺序格式：

python prepare_model.py

测试未微调的模型

运行以下命令测试未微调的 Llama2 模型：

python test_gen.py

微调模型

使用以下命令微调 7B 模型：

python finetune.py

微调过程中，你可以根据需要调整序列长度、批量大小、学习率、dropout 率和迭代次数等参数。

3、应用案例和最佳实践

案例1：在 MacBook Air 上微调 Llama2-70B

假设你有一台 MacBook Air（M1 或 M2），内存为 16GB 或 24GB。你可以使用 SlowLlama 项目在本地微调 Llama2-70B 模型。通过 LoRA 技术，你可以有效地减少计算量，同时保持模型的性能。

最佳实践

1. 选择合适的模型大小：根据你的设备内存大小选择合适的模型大小。例如，如果你的设备内存较小，可以选择 Llama2-7B 模型。
2. 调整超参数：在微调过程中，根据实际情况调整超参数，如学习率、批量大小等，以获得更好的微调效果。
3. 监控训练过程：使用 fewlines 库监控权重和梯度分布，确保训练过程稳定。

4、典型生态项目

Llama.cpp

Llama.cpp 是一个用于 Llama 模型的 C++ 推理库，支持在消费级 GPU 上进行高效推理。SlowLlama 微调后的模型可以直接在 Llama.cpp 中使用，实现高效的推理性能。

CodeLlama

CodeLlama 是一个专门用于代码生成的模型，SlowLlama 支持对 CodeLlama 模型进行微调，适用于开发者在本地环境中进行代码生成和优化。

通过这些生态项目，SlowLlama 可以与现有的 Llama 和 CodeLlama 生态系统无缝集成，为用户提供更丰富的应用场景。

slowllama Finetune llama2-70b and codellama on MacBook Air without quantization 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sl/slowllama