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【机器学习】Google开源大模型Gemma2：原理、微调训练及推理部署实战

Gemma 是 Google 推出的轻量级、先进的开放模型系列，采用与 Gemini 模型相同的研究成果和技术构建而成。它们是仅使用解码器的文本到文本大型语言模型（提供英语版本），为预训练变体和指令调整变体具有开放权重。Gemma 模型非常适合各种文本生成任务，包括问题解答、摘要和推理。由于它们相对较小，因此可以将其部署在资源有限的环境（如笔记本电脑、桌面设备或您自己的云基础架构）中，让更多人能够使用先进的 AI 模型，并帮助促进每个人的创新。

二、模型简介

2.1 Gemma2概述

Gemma2与他的上一代Gemma以及Qwen2等均采用decoder-only网络结构，主要参数情况如下：

**与Gemma相同点： **

  • 上下文长度为 8192 个 token
  • 使用旋转位置嵌入（RoPE）
  • 近似 GeGLU 非线性

与Gemma不同点：

  • 局部滑动窗口和全局注意力。研究团队在每隔一层中交替使用局部滑动窗口注意力和全局注意力。局部注意力层的滑动窗口大小设置为4096个token，而全局注意力层的跨度设置为8192个token。
  • Logit软封顶。根据Gemini 1.5的方法，研究团队在每个注意力层和最终层限制logit，使得logit的值保持在−soft_cap和+soft_cap之间。
  • 对于9B和27B模型，研究团队将注意力对数封顶设置为50.0，最终对数封顶设置为30.0。截至本文发表时，注意力logit软封顶与常见的FlashAttention实现不兼容，因此他们已从使用FlashAttention的库中移除了此功能。研究团队对模型生成进行了有无注意力logit软封顶的消融实验，发现大多数预训练和后期评估中，生成质量几乎不受影响。本文中的所有评估均使用包含注意力logit软封顶的完整模型架构。然而，某些下游性能可能仍会受到此移除的轻微影响。
  • 使用RMSNorm进行post-norm 和pre-norm。为了稳定训练，研究团队使用RMSNorm对每个变换子层、注意力层和前馈层的输入和输出进行归一化。
  • 分组查询注意力。27B和9B模型均使用GQA，num_groups = 2，基于消融实验表明在保持下游性能的同时提高了推理速度。

分组查询注意力 (Grouped Query Attention) 是一种在大型语言模型中的多查询注意力 (MQA) 和多头注意力 (MHA) 之间进行插值的方法，它的目标是在保持 MQA 速度的同时实现 MHA 的质量

** 效果对比**：

Gemma2 9B模型在多个维度超过近尺寸的Llama3 8B，27B尺寸模型在多个评价标准下超过314B的Grok-1：

2.2 Gemma2 模型架构

通过AutoModelForCausalLM模型头查看模型结构：

Gemma2ForCausalLM(
  (model): Gemma2Model(
    (embed_tokens): Embedding(256000, 4608, padding_idx=0)
    (layers): ModuleList(
      (0-45): 46 x Gemma2DecoderLayer(
        (self_attn): Gemma2SdpaAttention(
          (q_proj): Linear(in_features=4608, out_features=4096, bias=False)
          (k_proj): Linear(in_features=4608, out_features=2048, bias=False)
          (v_proj): Linear(in_features=4608, out_features=2048, bias=False)
          (o_proj): Linear(in_features=4096, out_features=4608, bias=False)
          (rotary_emb): Gemma2RotaryEmbedding()
        )
        (mlp): Gemma2MLP(
          (gate_proj): Linear(in_features=4608, out_features=36864, bias=False)
          (up_proj): Linear(in_features=4608, out_features=36864, bias=False)
          (down_proj): Linear(in_features=36864, out_features=4608, bias=False)
          (act_fn): PytorchGELUTanh()
        )
        (input_layernorm): Gemma2RMSNorm()
        (post_attention_layernorm): Gemma2RMSNorm()
        (pre_feedforward_layernorm): Gemma2RMSNorm()
        (post_feedforward_layernorm): Gemma2RMSNorm()
      )
    )
    (norm): Gemma2RMSNorm()
  )
  (lm_head): Linear(in_features=4608, out_features=256000, bias=False)
)
  • 46层Gemma2DecoderLayer，每层包含1个自注意力层Gemma2SdpaAttention、1个mlp层Gemma2MLP
  • 使用RMSNorm进行post-norm 和pre-norm。为了稳定训练，研究团队使用RMSNorm对每个变换子层、注意力层和前馈层的输入和输出进行归一化

三、训练与推理

3.1 Gemma2 模型训练

在之前的文章中，我介绍过采用LlamaFactory的webui以及命令行进行模型训练，今天基于transformers库原生微调Gemma2。

3.1.1 下载基座模型

我们仍然秉承一贯的作风，为网络不稳定的同学提供了modelscope下载方案：

from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('LLM-Research/gemma-2-27b-it')

3.1.2 导入依赖库

import torch
import transformers
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM,BitsAndBytesConfig

3.1.3 量化配置

quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,  # 或者 load_in_8bit=True，根据需要设置
    llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,#虽然我们以4位加载和存储模型，但我们在需要时会部分反量化他，并以16位精度进行计算
    bnb_4bit_quant_type="nf4",#nf量化类型
    bnb_4bit_use_double_quant=True,#双重量化，量化一次后再量化，进一步解决显存
)

3.1.4 分词器和模型实例化

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir,trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir,trust_remote_code=True, device_map=device,torch_dtype=torch.bfloat16,quantization_config=quantization_config,attn_implementation='eager')
model.gradient_checkpointing_enable

3.1.5 引入PEFT进行LORA配置

from peft import LoraConfig,get_peft_model,prepare_model_for_kbit_training

model = prepare_model_for_kbit_training(model)

config = LoraConfig(
    r=32,
    lora_alpha=16,
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj","down_proj"],
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM",
)
model = get_peft_model(model, config)

3.1.6 样本数据清洗与加载

from datasets import load_dataset,load_from_disk
data = load_dataset('json',data_files="./quotes.jsonl")
data = data.map(lambda samples: tokenizer(samples["quote"]), batched=True)
print(data)

3.1.7 模型训练与保存

trainer = transformers.Trainer(
    model=model,
    train_dataset=data["train"],
    args=transformers.TrainingArguments(
        per_device_train_batch_size=1,
        gradient_accumulation_steps=4,
        warmup_steps=10,
        max_steps=50,
        learning_rate=3e-4,
        fp16=True,
        logging_steps=1,
        output_dir="outputs/checkpoint-1"+time_str,
        optim="paged_adamw_8bit",
        save_strategy = 'steps',
        save_steps = 10,
    ),
    data_collator=transformers.DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer, mlm=False),
)

model.config.use_cache = False  # silence the warnings. Please re-enable for inference!
trainer.train()

trainer.save_model(trainer.args.output_dir)

注意：

  • per_device_train_batch_size=1：开始设置为4会出现'grad_norm': nan,'learning_rate':0的情况。

3.1.8 完整训练代码

from datetime import datetime
now = datetime.now()
time_str = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(time_str)

#0,download model
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('LLM-Research/gemma-2-27b-it')
#model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen2-7B-Instruct')
import torch
import transformers
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM,BitsAndBytesConfig

device = "auto"

quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,  # 或者 load_in_8bit=True，根据需要设置
    llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,#虽然我们以4位加载和存储模型，但我们在需要时会部分反量化他，并以16位精度进行计算
    bnb_4bit_quant_type="nf4",#nf量化类型
    bnb_4bit_use_double_quant=True,#双重量化，量化一次后再量化，进一步解决显存
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir,trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir,trust_remote_code=True, device_map=device,torch_dtype=torch.bfloat16,quantization_config=quantization_config,attn_implementation='eager')
model.gradient_checkpointing_enable

from peft import LoraConfig,get_peft_model,prepare_model_for_kbit_training

model = prepare_model_for_kbit_training(model)

config = LoraConfig(
    r=32,
    lora_alpha=16,
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj","down_proj"],
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM",
)
model = get_peft_model(model, config)

from datasets import load_dataset,load_from_disk
data = load_dataset('json',data_files="./quotes.jsonl")
data = data.map(lambda samples: tokenizer(samples["quote"]), batched=True)
print(data)

trainer = transformers.Trainer(
    model=model,
    train_dataset=data["train"],
    args=transformers.TrainingArguments(
        per_device_train_batch_size=1,
        gradient_accumulation_steps=4,
        warmup_steps=10,
        max_steps=50,
        learning_rate=3e-4,
        fp16=True,
        logging_steps=1,
        output_dir="outputs/checkpoint-1"+time_str,
        optim="paged_adamw_8bit",
        save_strategy = 'steps',
        save_steps = 10,
    ),
    data_collator=transformers.DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer, mlm=False),
)

model.config.use_cache = False  # silence the warnings. Please re-enable for inference!
trainer.train()

trainer.save_model(trainer.args.output_dir)

3.1.9 启动训练以及收敛过程

采用CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3 python gemma2_train.py 启动

3.1.10 训练显存占用

3张显卡启动：针对27B尺寸模型进行int4位微调，占用显存约28.9G。如果bf16微调，大约需要54G。相比于LLama3、Qwen2等72B尺寸模型的优势就是仅消耗单卡A100即可bf16微调训练。

3.2 Gemma2 基座与微调模型合并推理

3.2.1 导入库

这里比较重要的是peft中的PeftModel和PeftConfig，PeftModel用于合并基座与微调模型，PeftConfig用于提取Peft微调模型的配置文件

import torch
from peft import PeftModel, PeftConfig
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

3.2.2 导入基座模型

peft_model_dir = trainer.args.output_dir
config = PeftConfig.from_pretrained(peft_model_dir)
print(config)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    config.base_model_name_or_path, return_dict=True,  device_map=device,
    torch_dtype=torch.float16, quantization_config=quantization_config
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.base_model_name_or_path)

3.2.3 合并基座模型与微调模型

model = PeftModel.from_pretrained(model, peft_model_dir)

3.2.4 基于对话模版进行对话生成

chat=[
    {"role": "user", "content": "详细介绍一下大语言模型,评价下与深度学习的差异"},
]

prompt = tokenizer.apply_chat_template(chat, tokenize=True, add_generation_prompt=True,return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(prompt,max_length=2500)

outputs = [ 
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(prompt, outputs)
]

print(tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0])

3.2.5 推理显存占用

基座模型和微调模型合并后，大约需要40G？？

3.2.6 推理效果

3.2.7 微调与推理完整代码

from datetime import datetime
now = datetime.now()
time_str = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
print(time_str)

#0,download model
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('LLM-Research/gemma-2-27b-it')
#model_dir = snapshot_download('qwen/Qwen2-7B-Instruct')
import torch
import transformers
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM,BitsAndBytesConfig

device = "auto"

quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,  # 或者 load_in_8bit=True，根据需要设置
    llm_int8_enable_fp32_cpu_offload=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,#虽然我们以4位加载和存储模型，但我们在需要时会部分反量化他，并以16位精度进行计算
    bnb_4bit_quant_type="nf4",#nf量化类型
    bnb_4bit_use_double_quant=True,#双重量化，量化一次后再量化，进一步解决显存
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_dir,trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_dir,trust_remote_code=True, device_map=device,torch_dtype=torch.bfloat16,quantization_config=quantization_config,attn_implementation='eager')
model.gradient_checkpointing_enable

from peft import LoraConfig,get_peft_model,prepare_model_for_kbit_training

model = prepare_model_for_kbit_training(model)

config = LoraConfig(
    r=32,
    lora_alpha=16,
    target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj","down_proj"],
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM",
)
model = get_peft_model(model, config)

from datasets import load_dataset,load_from_disk
data = load_dataset('json',data_files="./quotes.jsonl")
data = data.map(lambda samples: tokenizer(samples["quote"]), batched=True)
print(data)

trainer = transformers.Trainer(
    model=model,
    train_dataset=data["train"],
    args=transformers.TrainingArguments(
        per_device_train_batch_size=1,
        gradient_accumulation_steps=4,
        warmup_steps=10,
        max_steps=50,
        learning_rate=3e-4,
        fp16=True,
        logging_steps=1,
        output_dir="outputs/checkpoint-1"+time_str,
        optim="paged_adamw_8bit",
        save_strategy = 'steps',
        save_steps = 10,
    ),
    data_collator=transformers.DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer, mlm=False),
)

model.config.use_cache = False  # silence the warnings. Please re-enable for inference!
#trainer.train()

trainer.save_model(trainer.args.output_dir)

# merge model and inference
import torch
from peft import PeftModel, PeftConfig
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

#peft_model_dir = trainer.args.output_dir
peft_model_dir = "/aigc_dev/gemma2/outputs/checkpoint-12024-07-04 21:57:45"
config = PeftConfig.from_pretrained(peft_model_dir)
print(config)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    config.base_model_name_or_path, return_dict=True,  device_map=device,
    torch_dtype=torch.bfloat16, quantization_config=quantization_config
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(config.base_model_name_or_path)

# Load the Lora model
model = PeftModel.from_pretrained(model, peft_model_dir)

chat=[
    {"role": "user", "content": "详细介绍一下大语言模型,评价下与深度学习的差异"},
]

prompt = tokenizer.apply_chat_template(chat, tokenize=True, add_generation_prompt=True,return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model.generate(prompt,max_length=2500)

outputs = [ 
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(prompt, outputs)
]

print(tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0])

四、总结

在模型结构上，Gemma2与Qwen2非常相似，除了decoder-only、RoPE、分组查询注意力机制等技术相同，线性层（Lora的目标层）均为

["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj","down_proj"]

中文对话效果上经过多个样例测试个人感觉不如国产的Qwen2、GLM4、DeepSeek等。

GOOGLE作为互联网技术老大哥，在大模型的角逐中，并没有那么强势。可叹啊！

感谢您的阅读，如果喜欢的话，期待您的三连+投票。

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标签： 机器学习 人工智能 深度学习
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_48007632/article/details/140188530
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