[大模型] 搭建llama主流大模型训练环境

该文介绍了在Ubuntu18.04系统上,使用4块A100GPU进行大模型LLAMA的训练环境配置,包括CUDA、cuDNN和nccl的安装。接着,详细阐述了如何将LLAMA模型转换为HuggingFace的格式,并使用fork版的transformers进行加载。最后,提到了基于转换后的模型进行再训练或finetuning的准备步骤。

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关键词:大模型,LLAMA,CUDA,模型训练

1. 基础环境

OS: Ubuntu 18.04
GPU: 4*A100(40G) (单机4卡A100 40G)
CUDA:11.7
cuDNN: 8.4.1 (需要登录官网后下载)
nccl: 2.12.12 (需要登录官网后下载)
python: 3.10 (conda create -n vllm python=3.10)
pytorch: 2.0.0+cu117 离线安装包地址
LLaMA-7B/13B/30B/65B模型: 下载地址,需要安装ipfs,也可通过pyllama进行下载:

pip install pyllama -U
python -m llama.download --model_size 7B

实验模型: stanford_alpaca, standford_lora, Chinese-LLaMA-Alpaca

注意先安装cuDNN,再安装CUDA,使用nvidia-sminvcc -V查看是否安装成功。

2. 将原生llama模型转换为HF模型格式

  • 由于llama模型尚未合入官方transformers,需要从源码安装fork版本的tranformers以便进行llama模型格式转换与加载:

    git clone https://github.com/zphang/transformers.git
    cd transformers
    python setup.py install
    
  • 将llama-7B模型使用fork transformers版本转换为HF模型格式,转换后得到两个文件夹llama-7b和tokenizer

    python src/transformers/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py \
        --input_dir /data/xh/models/llama \
        --model_size 7B \
        --output_dir /data/xh/models/llama_hf
        
    #注意:在加载模型的时候,需要将tokenizer文件夹中的内容复制到llama-7b下
    cd /data/xh/models/llama_hf
    cp tokenizer/* llama-7b/
    

3. 基于llama模型进行再训练或finetuning

搭建好基础环境后,以llama_hf模型为基础,可以对衍生模型stanford_alpaca, standford_lora, Chinese-LLaMA-Alpaca继续进行预训练训练或进行finetuning训练了。

# 加载llama模型,注意使用fork版本的transformers
tokenizer = transformers.LlamaTokenizer.from_pretrained("/data/xh/models/llama_hf/tokenizer/")
model = transformers.LlamaForCausalLM.from_pretrained("/data/xh/models/llama_hf/llama-7b/")

参考
https://zhuanlan.zhihu.com/p/618321077

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Dify 是一个强大的开源平台,旨在帮助开发者快速构建和部署基于大语言模型(LLM)的应用程序。它提供了一个可视化的界面,允许用户轻松地集成、管理和调用多种大模型,而无需深入编写复杂的代码。以下是关于 Dify 的详细介绍和使用指南: ### Dify 简介 Dify 的核心理念是将大模型的能力以低门槛的方式开放给开发者,无论是初学者还是经验丰富的工程师都可以通过 Dify 快速搭建自己的 AI 应用。它不仅支持多种主流的大语言模型,还提供了丰富的工具链,包括应用编排、API 接口、日志监控等功能,极大地简化了开发流程。 ### Dify 核心优势与特性 Dify 具备以下几个显著的优势和特性: - **多模型支持**:Dify 支持接入多种大模型,如 Ollama、Hugging Face、OpenAI 等,用户可以根据需求选择最适合的模型[^1]。 - **可视化界面**:Dify 提供了直观的图形化界面,用户可以通过拖拽的方式进行应用编排,无需编写复杂的代码即可完成模型的集成和调用。 - **API 集成**:Dify 提供了 RESTful API 接口,方便开发者将模型能力集成到现有的应用程序中,支持灵活的调用方式。 - **日志与监控**:Dify 内置了日志记录和性能监控功能,开发者可以实时查看模型的运行状态,及时发现并解决问题。 ### Dify 应用场景 Dify 可以应用于多种场景,尤其是在需要快速构建 AI 应用的场合。例如: - **聊天机器人**:Dify 可以用于构建智能客服、虚拟助手等对话型应用,支持自然语言理解和生成。 - **内容生成**:Dify 可以用于生成文章、摘要、代码等文本内容,适用于内容创作、自动化写作等领域。 - **数据分析与报告生成**:Dify 可以结合数据分析工具,自动生成结构化的报告,提升工作效率。 ### 接入大模型 Dify 支持多种大模型的接入,用户可以根据实际需求选择合适的模型。以下是一些常见的模型类型: - **Ollama**:Ollama 是一个轻量级的大模型推理引擎,支持多种流行的 LLM,如 LlamaLlama2 等。通过 Dify,用户可以轻松地将 Ollama 模型集成到自己的应用中。 - **Hugging Face**:Hugging Face 提供了大量的预训练模型,Dify 支持直接调用这些模型,适用于 NLP 任务如文本分类、命名实体识别等。 - **OpenAI**:Dify 也支持接入 OpenAI 的 API,用户可以直接使用 GPT-3、GPT-4 等先进的大模型。 在 Dify 中设置默认模型非常简单,用户只需在应用配置页面选择所需的模型即可,系统会自动将其设为默认调用模型。 ### 创建 Dify 应用 创建 Dify 应用的过程非常直观。用户可以通过以下步骤快速搭建自己的 AI 应用: 1. **创建新应用**:在 Dify 的主界面,点击“新建应用”按钮,输入应用名称和描述,选择应用类型(如聊天、文本生成等)。 2. **应用编排**:Dify 提供了可视化的编排工具,用户可以通过拖拽组件来构建应用逻辑。例如,可以添加输入框、按钮、模型调用节点等,定义数据流和控制流。 3. **测试与部署**:完成应用编排后,用户可以在“探索中打开”模式下进行实时测试,确保应用按预期工作。测试无误后,应用可以通过 API 或嵌入网页的方式进行部署。 ### Docker 部署 Dify 为了在本地环境中运行 Dify,推荐使用 Docker 进行部署。以下是部署的基本步骤: 1. **安装 Docker**:首先确保你的系统已经安装了 Docker 和 Docker Compose。如果尚未安装,可以从 Docker 官方网站下载并安装。 2. **拉取 Dify 镜像**:使用 Docker 命令拉取 Dify 的官方镜像,例如 `docker pull difyai/dify`。 3. **启动 Dify 容器**:通过 Docker Compose 文件启动 Dify 容器,确保所有依赖项(如数据库、模型服务等)正确配置。 4. **访问 Dify 界面**:启动完成后,通过浏览器访问 Dify 的 Web 界面,开始创建和管理你的 AI 应用[^3]。 ### 示例代码:调用 Dify API 以下是一个简单的 Python 示例,展示如何通过 Dify 的 API 调用大模型进行文本生成: ```python import requests # Dify API 地址 api_url = "http://localhost:5001/api/v1/apps/your_app_id/completion" # 请求头 headers = { "Content-Type": "application/json" } # 请求体 data = { "inputs": { "query": "请生成一段关于人工智能的介绍" } } # 发送 POST 请求 response = requests.post(api_url, json=data, headers=headers) # 输出结果 if response.status_code == 200: print("生成结果:", response.json()["data"]["output"]["text"]) else: print("请求失败,状态码:", response.status_code) ``` ### 局限性 尽管 Dify 在系统开发侧表现出色,但它仍然存在一些局限性。目前的版本尚未完全覆盖数据侧模块(如数据抓取、数据处理)和模型侧模块(如微调数据集构建、模型微调)[^2]。因此,对于需要深度定制模型或处理大量数据的项目,可能需要结合其他工具或平台来弥补这些不足。 --- ###
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