微调llama 3 — PEFT微调和全量微调

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1. llama 3 微调基础

1.1 llama 3 简介

官方blog
llama 3 目前有两个版本：8B版和70B版。8B版本拥有8.03B参数，其尺寸较小，可以在消费者硬件上本地运行。

  • meta-llama/Meta-Llama-3-8B
  • meta-llama/Meta-Llama-3-70B
  • 超过400B个参数的第三个版本目前仍在训练中……

Llama 3与Llama 2具有相同的架构，但词汇表要大得多，包含128k entries，而Llama 2只有32k entries，根据Meta的说法，词汇表的扩展显著提高了模型表现。Llama 3的预训练数据包含5%的高质量非英语数据。注意：Meta在model card中仍然提到Llama 3更适合用于英语任务。

另一方面，词汇表的扩展意味着token embeddings需要更多的数据才能被训练的更准确。Meta在15T tokens上训练Llama 3。相比之下，Llama 2只在2T tokens上训练，Google Gemma在6T tokens训练，这在当时似乎已经很多了。

模型的性能表现如下图所示：
在这里插入图片描述

1.2 llama 3 8b Fully Fine-tuning内存占用分析

Fully Fine-tuning an LLM需要更新其所有参数，这种微调需要大量的内存。

  • 模型需要被完全加载到 GPU 内存中
  • 此外，通常用于微调 LLMs 的优化器 AdamW 会为模型中的每个参数创建并存储 2 个参数在 GPU 内存中
  • 并且我们还需要存储在微调过程中创建的张量，即激活值，以便在反向传播过程中用于更新模型参数的梯度。

对Llama 3 8B进行微调，例如，批量大小为8，序列长度为512，将消耗128.87GB的显存。注意：这个内存消耗是一个估计值，没有考虑任何的优化，比如梯度检查点和张量并行。

modelloading the modeloptimizer statesactivationstotal
llama 3 8b14.96GB59.83GB54.08GB128.87GB

（估算大型语言模型（LLM）内存消耗的计算方法）

幸运的是，我们可以很容易地减少这三种参数的内存消耗：

  • Optimizer states：默认情况下，AdamW 的参数为 float32，每项占用 4 字节。AdamW-8bit 是另一种不错的选择，它将参数量化为 8 位，即减少了内存消耗从 59.8 GB 到 15 GB。如果使用的框架不复制模型参数，内存消耗会大大减少。
  • Model：我们可以将模型量化为4位。它将内存消耗分成近4份，即从15 GB到4 GB。在实践中，为了保持其性能，并不是所有的LLM模块都会被量化。
  • Activations：我们需要存储激活来计算梯度。然而，使用gradient checkpointing，我们可以在反向传播过程中动态地重新计算激活值，而不是在整个训练过程中都存储这些激活值。它大大减少了激活的内存消耗，从54GB减少到10 GB。

在应用了所有这些优化措施之后，微调过程需要29GB的内存。虽然这仍然太多，但至少现在可以使用两个24GB的GPU来对模型进行微调了。

1.3 llama 3 8b PEFT Fine-tuning内存占用分析

使用PEFT方法，如LoRA，我们可以在模型顶部微调一个适配器，不需要完全重新训练模型。为了进一步降低内存消耗。

  1. 使用LoRA，需要一个带有24 GB RAM的GPU来微调Llama 3；
  2. 使用QLoRA，只需要一个带有16 GB RAM的GPU。

2. PEFT方法微调llama 3

1、QLoRA 是量化的 LoRA 与 LLMs 的结合。要使用这种方法对 Llama 3 8B 进行微调，我们需要安装

pip install --upgrade bitsandbytes transformers peft accelerate datasets trl

2、然后导入需要的pkgs

import torch, osfrom datasets import load_datasetfrom peft import LoraConfig, prepare_model_for_kbit_trainingfrom transformers import (    AutoModelForCausalLM,    AutoTokenizer,    BitsAndBytesConfig,    TrainingArguments,)from trl import SFTTrainer

3、如果你拥有较新的GPU，就可以使用bfloat16数据类型以获得更好的训练稳定性，并使用FlashAttention来减少处理长序列时的内存消耗。下面的代码会自动检测GPU是否兼容bfloat16、FlashAttention：

#use bf16 and FlashAttention if supportedif torch.cuda.is_bf16_supported():  os.system('pip install flash_attn')  compute_dtype = torch.bfloat16  attn_implementation = 'flash_attention_2'else:  compute_dtype = torch.float16  attn_implementation = 'sdpa'

4、然后，我们需要初始化并配置Tokenizer。通常，LLMs在预训练时不包含pad_token。然而，在微调过程中，由于我们的训练示例长度不相同，我们需要将其填充到batch中。我们可以创建并添加一个pad_token到词汇表中，但更简单的选择是将eos_token指定为pad_token。

model_name = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B"#Tokenizertokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, add_eos_token=True, use_fast=True)tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_tokentokenizer.pad_token_id =  tokenizer.eos_token_idtokenizer.padding_side = 'left'

注意，我们使用的是左边填充。如果想使用flash_attention，右填充是不兼容的。

5、至于微调数据集，可以选择了 timdettmers/openassistant-guanaco，因为这个数据集足够小。

6、然后，我们创建bnb_config并加载模型：

bnb_config = BitsAndBytesConfig(        load_in_4bit=True,        bnb_4bit_quant_type="nf4",        bnb_4bit_compute_dtype=compute_dtype,        bnb_4bit_use_double_quant=True,)model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(          model_name, quantization_config=bnb_config, device_map={"": 0}, attn_implementation=attn_implementation)

7、bnb_config定义了在4位精度下加载模型，并对量化常数进行量化（即双重量化）。在前向传递过程中，如果你的GPU支持bfloat16数据类型，则将创建bfloat16张量。请注意：如果你的GPU不支持bfloat16，则笔记本将使用float16。然而，这可能会导致训练不稳定。如果你发现训练损失降至0或NaN，请将compute_dtype更改为torch.float32。

8、为了减少激活的内存消耗，我们还需要启用梯度检查点，这是通过

model = prepare_model_for_kbit_training(model)

9、对于 LoRA 的配置，可以使用：

peft_config = LoraConfig(        lora_alpha=16,        lora_dropout=0.05,        r=16,        bias="none",        task_type="CAUSAL_LM",        target_modules= ['k_proj', 'q_proj', 'v_proj', 'o_proj', "gate_proj", "down_proj", "up_proj"])

可以增加rank来获得更好的结果。增加rank也会增加内存消耗，因为rank增大，适配器的参数也会增加。

10、接下来，定义训练参数和超参数：

training_arguments = TrainingArguments(        output_dir="./Llama3_8b_QLoRA",        evaluation_strategy="steps",        do_eval=True,        optim="paged_adamw_8bit",        per_device_train_batch_size=8,        gradient_accumulation_steps=4,        per_device_eval_batch_size=8,        log_level="debug",        save_strategy="epoch",        logging_steps=100,        learning_rate=1e-4,        fp16 = not torch.cuda.is_bf16_supported(),        bf16 = torch.cuda.is_bf16_supported(),        eval_steps=100,        num_train_epochs=3,        warmup_ratio=0.1,        lr_scheduler_type="linear",)

11、使用"paged_adamw_8bit"，会在需要时将一些优化器状态存储到CPU RAM中，以进一步减少GPU内存消耗。

补充：QLoRA其实是核心就是在LoRA的技术加上深度的量化过程。核心优化思想包括以下三点：

  • 4bit NoramlFloat Quantization：一种新的数据类型，只用4字节表征参数并且保证整个模型的精度损失极小.（和我们之前的Int8，int4量化方式不同, 原理这篇先不展开了)
  • Double Quantization：对第一次量化后的那些常量再进行一次量化，减少存储空间。
  • Paged optimizers：使用NVIDIA统一内存功能，该功能在CPU和GPU之间进行自动page对page传输，以便在GPU偶尔OOM的情况下进行。可以从现象上理解成出现训练过程中偶发OOM时能够自动处理，保证训练正常训练下去。

对于批量大小，随机选择了一个批量大小为32（每个设备的批量大小为8，梯度累积步骤为4（8x4=32）的配置）。该配置消耗了16.6 GB的GPU内存。如果你只有16 GB的GPU，请将每个设备的批量大小减少到4。

12、最后，开始微调时，运行以下命令：

trainer = SFTTrainer(        model=model,        train_dataset=ds['train'],        eval_dataset=ds['test'],        peft_config=peft_config,        dataset_text_field="text",        max_seq_length=512,        tokenizer=tokenizer,        args=training_arguments,)trainer.train()

13、使用Google Colab的L4实例完成这3个epoch大约需要10个小时。

3. 将微调后的adapter集成到Llama 3中

为了避免每次使用时都加载adapter，你可以将其合并到 Llama 3 中。当适配器已经使用 QLoRA 进行微调时，必须小心进行合并，以保持adapter的大部分准确性。我们必须遵循以下步骤：

  1. 加载并量化Llama 3
  2. Dequantize Llama 3 to the compute dtype used during QLoRA fine-tuning
  3. Merge the adapter into the dequantized model
  4. Save the resulting model
    最后得到一个没有量化的模型。我们不能像微调那样用bitsandbytes量化它，否则会严重降低模型的性能。使用AWQ或GPTQ来代替即可。

4. 使用AWQ对llama 3进行4位量化

AWQ是一种量化方案，它保留了模型的重要权重。AWQ很准确，也受到高效的推理核的支持。首先需要安装AutoAWQ：

pip install autoawq

然后，用几行代码执行量化，例如，要量化前一节合并后得到的模型：

from awq import AutoAWQForCausalLMfrom transformers import AutoTokenizertokenizer_path = "meta-llama/Meta-Llama-3-8B"model_path = './dqz_merge/'quant_path = 'llama-3-oasstguanaco3e-awq-4bit'quant_config = { "zero_point": True, "q_group_size": 128, "w_bit": 4, "version": "GEMM" }# Load model and tokenizermodel = AutoAWQForCausalLM.from_pretrained(model_path, safetensors=True)tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_path, use_fast=True)# Quantizemodel.quantize(tokenizer, quant_config=quant_config)# Save quantized model with safetensorsmodel.save_quantized("./"+quant_path, safetensors=True)tokenizer.save_pretrained("./"+quant_path)

这将把量化模型保存到一个名为“llama-3-oasstguanaco3e-awq-4bit”的目录中。

5. 完全微调模型

QLoRA和LoRA只是微调适配器。如果你真的想微调整个模型，你可以尝试GaLore。GaLore将梯度投影到低秩子空间，以显著减少它们的维数，从而减少它们的内存消耗。虽然GaLore大大降低了优化器状态的内存需求，但你仍然需要48GB的GPU RAM。

CODE

具体的notebook代码可以在github仓库中拿到。

notebook中包含了4个部分:

  1. QLoRA fine-tuning
  2. Merging the fine-tuned adapter into the base model
  3. Quantization the Llama 3 with AWQ
  4. Appendices: LoRA and GaLore fine-tuning

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