MobileLLM 使用指南

MobileLLM 使用指南

【免费下载链接】MobileLLM MobileLLM Optimizing Sub-billion Parameter Language Models for On-Device Use Cases. In ICML 2024. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MobileLLM

1. 项目介绍

MobileLLM 是一个由 Facebook Research 开发的小型化语言模型项目，旨在优化参数少于十亿的模型，使其适用于移动设备等资源受限的场景。该项目通过集成 SwiGLU 激活函数、深且瘦的架构、嵌入共享和分组查询注意力机制等方法，构建出性能出色的 MobileLLM 模型。MobileLLM 在多项任务中取得了与大型模型相媲美的表现，同时大幅降低了模型的资源需求。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的系统中已安装以下环境：

• Python 3.9
• PyTorch 2.0 或更高版本

您可以使用以下命令安装所需的依赖：

pip install -r requirement.txt

数据预处理

数据预处理是训练模型的重要步骤。您需要将数据集进行分词处理，并按照以下结构组织数据：

basepath/
1/
xxx.jsonl
2/
xxx.jsonl
...
#nodes
xxx.jsonl

每个 jsonl 文件中的每一行应包含一个键值对，格式为 {token_ids: [1,2,3,4,...]}。

训练脚本

项目提供了 pretrain.sh 脚本，用于启动训练。该脚本适用于 1x8 节点配置，使用 torchrun 运行。您可以修改脚本中的 --nnodes 参数和其他设置以适应不同的多节点配置。

bash pretrain.sh

确保在 pretrain.sh 文件中指定了 --train_data_local_path 和 --input_model_filename 参数。

模型评估

要评估模型，请下载预训练模型并更新 eval.sh 脚本中的检查点路径。

bash eval.sh

3. 应用案例和最佳实践

MobileLLM 模型在多种任务中表现优异，例如零样本推理、文本分类等。以下是一些最佳实践：

• 模型选择：根据您的任务需求选择合适的模型规模，例如 MobileLLM-125M、350M、600M 等。
• 数据集：使用与任务相关的数据集进行训练，以确保模型能够学习到必要的知识。
• 超参数调整：根据您的硬件配置和任务需求调整训练脚本中的超参数。

4. 典型生态项目

MobileLLM 作为一种轻量级语言模型，可以集成到多种应用中，以下是一些典型的生态项目：

• 移动应用：将 MobileLLM 集成到移动应用中，为用户提供自然语言处理功能。
• 智能助手：用于构建智能助手，提供问答、推荐等智能服务。
• 边缘计算：在边缘设备上部署 MobileLLM，为物联网设备提供本地化的语言处理能力。

【免费下载链接】MobileLLM MobileLLM Optimizing Sub-billion Parameter Language Models for On-Device Use Cases. In ICML 2024. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MobileLLM