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在消费级GPU调试LLM的三种方法:梯度检查点,LoRA和量化
〖壹〗、 在消费级GPU调试LLM的三种方法分别是梯度检查点、LoRA和量化，以下是这三种方法的详细介绍： 梯度检查点 技术原理：梯度检查点是一种动态计算技术，通过跟踪反向传播过程，仅保存关键层的梯度信息，减少内存占用。
〖贰〗、 梯度检查点是一种动态计算技术，允许在神经网络训练中仅保留所需层的计算，从而减少内存占用。通过跟踪反向传播过程，仅保存关键层的梯度信息，使得在内存使用上更加高效。设置合理的检查点数量（如O(sqrt(n))个，n为层数）有助于平衡计算时间和内存存储。
〖叁〗、 总结量化技术，核心在于将浮点数计算转换为整数计算，以减少计算资源需求。不同量化方法在精度、速度与适应性方面有所侧重，如BnB、GPTQ与AWQ等。此外，库如AutoGPTQ、Bitsandbytes、GGML与AWQ提供便捷的量化实现，支持不同量化策略，便于模型开发与优化。
〖肆〗、 通过集成bitsandbytes库，用户可以方便地加载4位量化模型，例如将load_in_4bit=True传递给from_pretrained方法。此外，论文还探讨了不同量化变体的使用，以及如何根据需求调整计算数据类型以优化性能和内存效率。
模型应用-LLM微调
LLM模型微调是在大型语言模型基础上进行优化，以提升模型在特定任务上表现的技术。以下是关于LLM模型微调的关键点：微调框架：LLaMAFactory：专门为大型语言模型设计的微调框架，支持多种知名语言模型，如LLaMA、BLOOM等，简化和加速了训练与微调过程。微调方法：全参调整：对整个模型的所有参数进行调整。
Lora方法在大型语言模型上增加额外的低秩矩阵，仅训练这部分参数。微调代码中，可设置参数如训练路径、模型目录、训练周期、批次大小、秩值等。CUDA_VISIBLE_DEVICES命令用于指定训练时使用的显卡。实验结果表明，对于指定任务，Freeze、P-Tuning和Lora方法都能有效提升模型性能。
Adapter tuning(2019)(1) 论文信息论文《Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP》(2) 思路引入适配器模块，为每个任务增加少量可训练参数，保持原始模型参数不变，实现高度参数共享。(3) 优势在少量参数增加下达到接近全参数微调的性能，高度参数共享，降低训练成本。
本文以LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models为例，介绍大模型微调技术。首先，我们了解大模型微调的背景和原理。由于大模型参数量巨大，如70B参数的模型，仅以FP16数据类型存储，weight数据就需要130GB显存。
LLM微调，即在特定任务上优化预训练大型语言模型的过程，旨在让模型适应特定应用，提升在特定问题上的表现。Hugging Face的Transformers库提供了丰富的资源，包括预训练模型如BERT、GPT等，适合各种NLP任务。
微调，作为构建更大模型的捷径，已广泛应用于大型语言模型（LLM）领域。随着模型规模的不断增长，如MPT和Falcon分别达到30亿和400亿参数，微调技术如PEFT和LoRa应运而生，旨在在保持性能的同时，减少训练成本和时间。
第九课_LoRA原理和实践
LoRA定义：LoRA全称为LoRARank Adaptation Model，即大模型的“低秩适应”。它是一种用于大模型的“低秩适应”技术，由微软团队在2021年提出。低秩适应：低秩适应涉及对矩阵秩的调整以优化模型性能。通过低秩适应，模型可以更高效地处理数据，降低资源消耗，提高训练效率和灵活性。
LoRA，即低秩Adapter，主要应用于语言模型的优化和扩展。其核心思想是通过低秩矩阵的引入，实现对原始模型的高效调整，同时保持模型的计算效率和性能。LoRA的结构相对简单，易于理解。从Adapter的角度审视，LoRA相较于传统Adapter，具有显著特性。
在LoRA中，秩的运用主要体现在参数矩阵的简化上。例如，秩为1的矩阵仅由一个线性关系组成，而秩为2的矩阵则包含两个独立的线性关系。这种矩阵简化不仅降低了计算复杂度，而且有助于模型学习更紧凑、更高效的表示。LoRA的低秩特性来源于其设计的灵活性和效率考量。
LoRA的工作原理：论文《LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models》提出了将权重变化ΔW分解为秩较低的表示，而不是直接分解矩阵。这使得在微调过程中，模型能够更高效地适应新任务，同时保留原有知识。LoRA实战：使用LoRA技术微调LLM非常直接，可以视为对全连接层的前向传递进行修正。
LoRa是一种长距离无线通信技术，以其广覆盖、低功耗和抗干扰的特点在物联网应用中广泛应用。以下是关于LoRa的详细解答及入门指南：LoRa技术概述 核心原理：LoRa技术的核心是源线性调频扩频，能够在SubGHz频段上进行远距离、低功耗的数据传输。
对于因果模型，末尾通常包含一个称为 lm_head 的线性层，用于将隐藏状态映射至词表范围，一般不应用 LoRA 替换。 实践代码 回顾原理后，我们将动手实践。注意：我们将对所有线性层应用 LoRA 替换，遵循 QLoRA 方案，以增加可训练参数并提升表示能力。
m-LoRA:如何在单GPU上高效微调数十个大语言模型
〖壹〗、 通过系列微调实验，m-LoRA在GPU利用率、内存使用和训练吞吐量方面表现出显著优势，超越了现有方法。m-LoRA在GPU利用率、内存使用和训练吞吐量方面的性能优化得到了验证，尤其是在NVIDIA A100 80GB GPU上训练多个LLaMA-7B模型时，实现了GPU内存使用节约53%的显著效果。
〖贰〗、 使用LoRA的步骤包括克隆仓库、安装依赖、微调模型，甚至可以自己训练一个像ChatGPT的模型。训练过程中，注意数据的准备，如alpaca_data.json，以及指令精调阶段的超参数设置。此外，还需将LoRA权重与基础模型合并以便于在不同项目中应用，如HuggingFace格式导出和PyTorch state_dicts的处理。
〖叁〗、 LoRA的具体做法是，在预训练模型的权重矩阵旁引入低秩矩阵的乘积作为可训练参数，以模拟参数的变化量。数学上表达为公式1，其中预训练权重为W，可训练参数为U和V，降维矩阵为Q，升维矩阵为K，权重的输入为X，计算的输出为Y。通过这种方式，LoRA能够在保持原模型参数不变的情况下，对模型进行微调。
〖肆〗、 实践效果：LoRA技术在多个任务上显示出优于其他微调方法的性能，特别是在模型大小与计算效率之间找到了良好的平衡。通过在单个GPU上进行训练，LoRA能够实现高效微调，显著降低资源需求。LoRA与LLaMA：以Meta提出的LLaMA模型为例，LoRA技术可以有效应用于LLaMA，实现快速微调，同时保持模型的高性能和资源效率。
〖伍〗、 张量并行策略为批量LoRA推断设计，支持大型Transformer模型的多GPU推断。评估结果表明，S-LoRA在单个或多个GPU上为数千个LoRA适配器提供服务，开销很小。
LORA系列大模型微调方法
在使用peft库进行LoRA微调时，lora_alpha参数在LoraConfig中设置，其作用是控制LORA部分的输出与主干网络输出的权重。实际计算中，lora部分的计算结果与主干网络的输出相加时，会乘以一个系数alpha，即公式(2)和(3)中的α。
LoRA、Prompt Tuning、PTuning、Adapter、Prefix等大模型微调方法的辨析如下： LoRA： 核心思想：通过在权重矩阵中引入低秩矩阵来调整模型。 优点：减少了计算负担，同时保持了模型的原有性能。这种方法使得模型在适应新任务时更加高效。
使用LoRA技术对LLaMA 65B大模型进行微调及推理的步骤如下：微调步骤： 准备数据和环境： 准备关键数据集，如alpaca_data.json，用于训练。 将原始LLaMA 65B模型转换为HF格式，并复制tokenizer内容到目标模型目录中。
使用LoRA的步骤包括克隆仓库、安装依赖、微调模型，甚至可以自己训练一个像ChatGPT的模型。训练过程中，注意数据的准备，如alpaca_data.json，以及指令精调阶段的超参数设置。此外，还需将LoRA权重与基础模型合并以便于在不同项目中应用，如HuggingFace格式导出和PyTorch state_dicts的处理。
大模型微调方法的通俗解读如下： LoRA方法： 核心思想：基于模型的内在低秩特性，通过增加旁路矩阵来模拟全参数微调。 优点：实现轻量级的微调方案，适用于大规模预训练模型的下游任务，减少了计算和存储资源的需求。
具体而言，LoRA方法固定原始模型权重，定义两个低秩矩阵参与运算，调整原始计算过程。以单个Linear层为例，用公式表达，通过调整矩阵A和B的初始化，确保微调开始前结果为0，实现平滑过渡。对比Adapter和LST方法，LoRA在反向传播阶段计算复杂度略高，但梯度下降参数少，节省显存，梯度下降速度快。
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