Meta 发布 Llama3.1，一站教你如何推理、微调、部署大模型

最近这一两周看到不少互联网公司都已经开始秋招提前批了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。

机器学习社区

2294人浏览 · 2024-07-28 23:03:46

机器学习社区 · 2024-07-28 23:03:46 发布

最近这一两周看到不少互联网公司都已经开始秋招提前批了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。

最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。

《大模型面试宝典》(2024版) 发布！

《AIGC 面试宝典》圈粉无数！

喜欢本文记得收藏、关注、点赞。更多实战和面试交流，欢迎交流

文章目录

近日，Meta正式发布Llama 3.1，包含8B、70B 和405B三个规模，最大上下文提升到了128k。Llama系列模型是目前开源领域中用户最多、性能最强的大型模型系列之一。

本次Llama 3.1的要点有：

1.共有8B、70B及405B三种版本，其中405B版本是目前最大的开源模型之一；

2.该模型最大参数规模达到4050亿参数，在性能上超越了现有的顶级AI模型；

3.模型引入了更长的上下文窗口（最长可达128K tokens），能够处理更复杂的任务和对话；

4. 支持多语言输入和输出，增强了模型的通用性和适用范围；

5.提高了推理能力，特别是在解决复杂数学问题和即时生成内容方面表现突出。

为大家带来的一站式模型体验、下载、推理、微调、部署实战教程！

模型推理

以Llama-3.1-8B-Instruct为例：

import transformers
import torch
from modelscope import snapshot_download

model_id = snapshot_download("LLM-Research/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct")

pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a pirate chatbot who always responds in pirate speak!"},
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=256,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])

模型微调

我们介绍使用ms-swift对llama3_1-8b-instruct进行古文翻译腔微调，并对微调前后模型进行推理。swift是魔搭社区官方提供的LLM工具箱，支持300+大语言模型和50+多模态大模型的微调、推理、量化、评估和部署。

在开始微调之前，请确保您的环境已正确安装

# 安装ms-swift
git clone https://github.com/modelscope/swift.git
cd swift
pip install -e .[llm]

微调脚本：（如果出现OOM，请降低max_length）

# 实验环境: 3090/A10
# 显存占用: 24GB
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
swift sft \
    --model_type llama3_1-8b-instruct \
    --sft_type lora \
    --output_dir output \
    --dataset classical-chinese-translate \
    --num_train_epochs 1 \
    --max_length 2048 \
    --gradient_checkpointing true \
    --batch_size 1 \
    --gradient_accumulation_steps 16 \
    --warmup_ratio 0.1 \
    --eval_steps 100 \
    --save_steps 100 \
    --save_total_limit -1 \
    --logging_steps 10


# 实验环境: 4 * 3090/A10
# 显存占用: 4 * 24GB
# DDP + ZeRO2
nproc_per_node=4

NPROC_PER_NODE=$nproc_per_node \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 \
swift sft \
    --model_type llama3_1-8b-instruct \
    --sft_type lora \
    --output_dir output \
    --dataset classical-chinese-translate \
    --num_train_epochs 1 \
    --max_length 2048 \
    --gradient_checkpointing true \
    --batch_size 1 \
    --gradient_accumulation_steps $(expr 16 / $nproc_per_node) \
    --warmup_ratio 0.1 \
    --eval_steps 100 \
    --save_steps 100 \
    --save_total_limit -1 \
    --logging_steps 10 \
    --deepspeed default-zero2

微调显存消耗：

微调过程的loss可视化：

微调后推理脚本如下，这里的ckpt_dir需要修改为训练生成的last checkpoint文件夹。我们可以使用vLLM对merge后的checkpoint进行推理加速。

pip install vllm -U  # vllm>=0.5.3.post1

# Experimental environment: A10, 3090, V100, ...
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift export \
    --ckpt_dir output/llama3_1-8b-instruct/vx-xxx/checkpoint-xxx \
    --merge_lora true

# 使用vLLM进行推理加速
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 swift infer \
    --ckpt_dir output/llama3_1-8b-instruct/vx-xxx/checkpoint-xxx-merged \
    --infer_backend vllm --max_model_len 4096

微调后模型对验证集进行推理的示例：

模型部署

使用vLLM部署Llama3.1-70B-Instruct

部署Llama3.1-70B-Instruct需要至少2卡80GiB A100 GPU，部署方式如下：

服务端：

# 请确保已经安装了git-lfs
git lfs install

GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://www.modelscope.cn/LLM-Research/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct.git
cd Meta-Llama-3.1-70B-Instruct
git lfs pull


# 实验环境：2 * A100
# <local_path>传入本地路径
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 vllm serve <local_path> \
  --dtype bfloat16 --served-model-name llama3_1-70b-instruct \
  --gpu_memory_utilization 0.96 --tensor_parallel_size 2 \
  --max_model_len 50000

# or 实验环境：4 * A100
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 vllm serve <local_path> \
  --dtype bfloat16 --served-model-name llama3_1-70b-instruct \
  --tensor_parallel_size 4

客户端：

curl http://localhost:8000/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "llama3_1-70b-instruct",
"messages": [{"role": "user", "content": "晚上睡不着觉怎么办？"}],
"max_tokens": 1024,
"temperature": 0
}'

模型输出：

{"id":"chat-d1b12066eedf445bbee4257a8c3a1b30","object":"chat.completion","created":1721809149,"model":"llama3_1-70b-instruct","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"答：如果你晚上睡不着觉，可以尝试以下方法：1.  保持卧室安静、黑暗和凉爽。2.  避免在睡前使用电子设备。3.  不要在睡前饮用含有咖啡因的饮料。4.  尝试放松技巧，如深呼吸、冥想或瑜伽。5.  如果问题持续，可以咨询医生或睡眠专家。","tool_calls":[]},"logprobs":null,"finish_reason":"stop","stop_reason":null}],"usage":{"prompt_tokens":19,"total_tokens":128,"completion_tokens":109}}

Llama3.1 工具调用服务实战

环境准备

Llama3.1部署依赖vllm 最新补丁版本 0.5.3.post1

# speed up if needed
# pip config set global.index-url https://mirrors.cloud.aliyuncs.com/pypi/simple
# pip config set install.trusted-host mirrors.cloud.aliyuncs.com
pip install https://github.com/vllm-project/vllm/releases/download/v0.5.3.post1/vllm-0.5.3.post1+cu118-cp310-cp310-manylinux1_x86_64.whl

依赖modelscope-agent项目下的modelscope-agent-server进行tool calling能力调用

git clone https://github.com/modelscope/modelscope-agent.git
cd modelscope-agent

服务调用

利用modelscope-agent-server的能力，允许用户在本地拉起一个支持openai SDK调用的chat/completions服务，并且赋予该模型tool calling 的能力。这样子可以让原本仅支持prompt调用的模型，可以通过modelscope的服务快速进行tool calling的调用。

服务curl调用

于此同时，服务启动以后，可以通过以下方式curl 使用带有tool的信息调用服务。

curl -X POST 'http://localhost:31512/v1/chat/completions' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
    "tools": [{
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "amap_weather",
            "description": "amap weather tool",
            "parameters": [{
                "name": "location",
                "type": "string",
                "description": "城市/区具体名称，如`北京市海淀区`请描述为`海淀区`",
                "required": true
            }]
        }
    }],
    "tool_choice": "auto",
    "model": "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct",
    "messages": [
        {"content": "海淀区天气", "role": "user"}
    ]
}'

返回如下结果：

{
  "request_id": "chatcmpl_84a66af2-4021-4ae6-822d-8e3f42ca9f43",
  "message": "",
  "output": null,
  "id": "chatcmpl_84a66af2-4021-4ae6-822d-8e3f42ca9f43",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "工具调用\nAction: amap_weather\nAction Input: {\"location\": \"北京市\"}\n",
        "tool_calls": [
          {
            "type": "function",
            "function": {
              "name": "amap_weather",
              "arguments": "{\"location\": \"北京市\"}"
            }
          }
        ]
      },
      "finish_reason": "tool_calls"
    }
  ],
  "created": 1721803228,
  "model": "meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct",
  "system_fingerprint": "chatcmpl_84a66af2-4021-4ae6-822d-8e3f42ca9f43",
  "object": "chat.completion",
  "usage": {
    "prompt_tokens": -1,
    "completion_tokens": -1,
    "total_tokens": -1
  }
}

智源数据社区

更多推荐

自然语言处理(NLP)-下游任务&数据集：语言模型、机器翻译、问答、文本分类、情感分析、文本生成、自动摘要、命名实体识别、阅读理解、自然语言推理、信息提取、词性标注、共指消解、实体链接【＞200项】

智源数据社区

利用科大讯飞开放平台进行自然语言处理（NLP）Python

最近在做聊天机器人的人工智能实践，需要用到依存句法分析和语义依存分析，所以利用强大的中文语言技术平台注册及快速入门网址 https://www.xfyun.cn/快速入门文档 https://www.xfyun.cn/doc/platform/quickguide.htmlIP白名单设置运行demo时，会出现类似{"code":"10105","data":{},"desc":"ill...