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中文LLM模型搭建

ps：感谢有开源精神的大佬们，由于按照官方文档搭建中有些位置未说的很详细会产生各种问题，所以本次记录一下完整的搭建过程

选用模型地址：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca

搭建环境：Ubuntu22.04.2-desktop-amd64

虚拟机硬件配置：

  • 30G 内存
  • 300G 硬盘
  • 处理器：8*1核

注：推荐配置要大于或等于我的配置，会吃硬盘、CPU、内存，配置高速度会快很多

环境处理：

首先装完Ubuntu后，默认会有装python10但未装pip，所以我们手工安装一下：

apt update   //更新系统的包索引
apt install python3-pip  //安装pip

手动模型合并与转换

首先先下载到原LLAMA模型文件，我这里选用的是Alpaca13B，模型文件请自行查找，原版hash参考：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca/blob/main/SHA256.md

安装所需依赖库（由于在国内，所以我选用了国内源速度会翻倍）：

python3 -m pip install torch==1.12.0 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
python3 -m pip install transformers -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
python3 -m pip install sentencepiece -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
python3 -m pip install peft -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com   //此处与原版本不同，原版本是从github拉，但是国内访问太慢，且我经过尝试，发现可以直接pip安装

下载https://github.com/huggingface/transformers并在Ubuntu中解压，在解压后的transformers文件夹下新建两个文件夹：input和hf_output，将原版模型中的tokenizer.model文件复制到input文件夹中，将其余文件放在input/13B文件夹中（在input文件夹中新建13B文件夹），在transformers文件夹根目录打开终端，执行：

python3 src/transformers/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py \
    --input_dir input \
    --model_size 13B \
    --output_dir hf_output

完成后文件夹中的文件如图所示：

下载Chinese-Alpaca-13B，地址：

https://pan.baidu.com/s/1wYoSF58SnU9k0Lndd5VEYg?pwd=mm8i

下载https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca并解压，在Chinese-LLaMA-Alpaca目录中新建三个文件夹chinese、origin、output，将上图中的所有文件复制到origin文件夹中，将新下载的Chinese-Alpaca-13B解压后放入chinese文件夹中，执行：

python3 scripts/merge_llama_with_chinese_lora.py \
    --base_model origin \
    --lora_model chinese \
    --output_type pth  
    --output_dir output

output_type选的是pth，本来使用的是huggingface因为他有个text-generation-webui可以用来搭建web界面，但是弄出来的模型太大得有26.5G左右，给虚拟机开了50G内存没有跑起来，所以更改为pth然后使用LLAMA.cpp量化后使用，下载https://github.com/ggerganov/llama.cpp并解压，在解压后的文件夹中执行：

make

新建文件夹zh-models将刚刚生成的tokenizer.model文件放入此文件夹中，并在此文件夹中新建文件夹13B，将刚刚生成的consolidated.*.pth、params.json放入13B目录中，在LLAMA.cpp解压后的文件夹中使用终端打开并执行：

python3 convert.py zh-models/13B/

成功后如图：

然后进行量化：

./quantize ./zh-models/7B/ggml-model-f16.bin ./zh-models/7B/ggml-model-q4_0.bin 2

最后使用LLAMA运行试试：

./main -m zh-models/13B/ggml-model-q4_0.bin --color -f prompts/alpaca.txt -ins -c 2048 --temp 0.2 -n 256 --repeat_penalty 1.3

emmm运行是好使的，但是输出仍然是英文的，在github上翻了一遍issue，发现他们是用windows运行的，我猜测可能是我的Ubuntu是英文的问题，太晚了明天再试试弄个web并尝试把这个问题给解决了，收工

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