《mergoo项目安装与配置指南》

《mergoo项目安装与配置指南》

mergoo A library for easily merging multiple LLM experts, and efficiently train the merged LLM. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/mergoo

1. 项目基础介绍

mergoo 是一个开源库，旨在简化多个大型语言模型（LLM）专家的合并过程，并能够高效地训练合并后的模型。通过 mergoo，用户可以有效地整合不同通用或领域特定的 LLM 专家的知识。该项目的主要编程语言是 Python。

2. 关键技术和框架

• 大型语言模型（LLM）合并技术：支持多种合并方法，包括 Mixture-of-Experts、Mixture-of-Adapters 以及逐层合并。
• 基础模型支持：兼容 Llama、Mistral、Phi3 和 BERT 等模型。
• 训练器支持：支持 Hugging Face 的 Trainer 和其他训练器。
• 设备支持：可以在 CPU、MPS 和 GPU 上运行。
• 训练选择：可以选择只训练 MoE 层的 Router，或者完全微调合并后的 LLM。

3. 安装和配置

准备工作

在开始安装前，请确保您的系统中已安装以下依赖：

• Python 3.6 或更高版本
• pip（Python 包管理器）

安装步骤

通过 pip 安装

最简单的方法是使用 pip 安装 mergoo：

pip install mergoo

通过 GitHub 源代码安装

如果您希望安装最新的开发版本，可以从 GitHub 仓库克隆项目并安装：

git clone https://github.com/Leeroo-AI/mergoo.git
cd mergoo
pip install -e .

-e 参数表示该安装为“editable”模式，这意味着源代码的任何更改都会立即反映在已安装的包中。

配置指南

安装完成后，您需要配置模型合并的参数。以下是一个基础的配置示例：

# 导入所需的库
import torch
from mergoo.compose_experts import ComposeExperts

# 定义配置
config = {
    "model_type": "mistral",
    "num_experts_per_tok": 2,
    "experts": [
        {"expert_name": "base_expert", "model_id": "mistralai/Mistral-7B-v0.1"},
        # 在这里添加更多专家的配置...
    ],
    "router_layers": ["gate_proj", "up_proj", "down_proj"]
}

# 创建合并专家的实例
expertmerger = ComposeExperts(config, torch_dtype=torch.float16)

# 执行合并操作
expertmerger.compose()

# 保存合并后的模型
model_id = "data/mistral_lora_moe"
expertmerger.save_checkpoint(model_id)

确保您已经根据实际情况修改了配置文件中的 experts 部分，并指定了正确的模型 ID。

以上步骤完成后，您就可以使用 Hugging Face 的 Trainer 或者其他兼容的训练器来训练合并后的模型了。

mergoo A library for easily merging multiple LLM experts, and efficiently train the merged LLM. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/me/mergoo