大语言模型（LLM）领域，如 GPT、LLaMA、GLM 等，虽然它们效果惊艳， 但动辄10 Bilion庞大的模型参数个人设备显存远不够训练，甚至推理困难。 几乎所有人都不会只满足于用Lora等方案fine-tuing大模型学会一些新的指令， 这约等于在教牛顿玩21世纪的智能手机，然而，这远远脱离了学习物理本身的奥妙。 此外，卖课付费订阅的营销号漏洞百出的一知半解讲解AI的教程遍地， 让理解LLM的优质内容雪上加霜，严重阻碍了学习者。
因此，本项目的目标是把上手LLM的门槛无限降低， 直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型。
7200 Stars 750 Forks 32 Issues 4 贡献者 Apache-2.0 License Python 语言
代码: GitHub - jingyaogong/minimind: 🚀🚀 「大模型」3小时完全从0训练26M的小参数GPT！🌏 Train a 26M-parameter GPT from scratch in just 3 hours!
主页: MiniMind Project
更多AI开源软件：AI开源 - 小众AI
Tip
（截至2024-9-17）MiniMind系列已完成了3个型号模型的预训练，最小仅需26M（0.02B），即可具备流畅的对话能力！
| 模型 (大小) | tokenizer长度 | 推理占用 | release | 主观评分（/100） |
|---|---|---|---|---|
| minimind-v1-small (26M) | 6400 | 0.5 GB | 2024.08.28 | 50' |
| minimind-v1-moe (4×26M) | 6400 | 1.0 GB | 2024.09.17 | 55' |
| minimind-v1 (108M) | 6400 | 1.0 GB | 2024.09.01 | 60' |
该分析在具有Torch 2.1.2、CUDA 12.2和Flash Attention 2的2×RTX 3090 GPU上进行。
主要功能
- 公开MiniMind模型代码（包含Dense和MoE模型）、Pretrain、SFT指令微调、LoRA微调、DPO偏好优化的全过程代码、数据集和来源。
- 兼容transformers、accelerate、trl、peft等流行框架。
- 训练支持单机单卡、单机多卡(DDP、DeepSpeed)训练，使用wandb可视化训练流程。支持在任意位置停止，及在任意位置继续训练。
- 在Ceval数据集上进行模型测试的代码。
- 实现Openai-Api基本的chat接口，便于集成到第三方ChatUI使用（FastGPT、Open-WebUI等）。
安装和使用
环境参考：
CPU: Intel(R) Core(TM) i9-10980XE CPU @ 3.00GHz
内存：128 GB
显卡：NVIDIA GeForce RTX 3090(24GB) * 2
环境：python 3.9 + Torch 2.1.2 + DDP单机多卡训练
- Ubuntu == 20.04
- Python == 3.9
- Pytorch == 2.1.2
- CUDA == 12.2
- requirements.txt
📌 开始训练
-
0、克隆项目代码
git clone https://github.com/jingyaogong/minimind.git cd minimind -
1、环境安装
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 测试torch是否可用cuda import torch print(torch.cuda.is_available())如果不可用，请自行去torch_stable 下载whl文件安装。参考链接
-
2、如果你需要自己训练
-
2.1 下载数据集下载地址放到./dataset目录下
-
2.2 python data_process.py处理数据集，例如pretrain数据提前进行token-encoder、sft数据集抽离qa到csv文件
-
2.3 在./model/LMConfig.py 中调整model的参数配置
这里仅需调整dim和n_layers和use_moe参数，分别是(512+8)或(768+16)，对应于minimind-v1-small和minimind-v1
-
2.4 python 1-pretrain.py 执行预训练，得到 pretrain_*.pth 作为预训练的输出权重
-
2.5 python 3-full_sft.py 执行指令微调，得到 full_sft_*.pth 作为指令微调的输出权重
-
2.6 python 4-lora_sft.py 执行lora微调（非必须）
-
2.7 python 5-dpo_train.py 执行DPO人类偏好强化学习对齐（非必须）
-
-
3、测试模型推理效果
-
确保需要使用的，训练完成的参数权重*.pth文件位于./out/目录下
-
也可以直接去训练完成的模型权重下载使用我训练好的*.pth权重文件
minimind/out ├── multi_chat │ ├── full_sft_512.pth │ ├── full_sft_512_moe.pth │ └── full_sft_768.pth ├── single_chat │ ├── full_sft_512.pth │ ├── full_sft_512_moe.pth │ └── full_sft_768.pth ├── pretrain_768.pth ├── pretrain_512_moe.pth ├── pretrain_512.pth -
python 0-eval_pretrain.py测试预训练模型的接龙效果
-
python 2-eval.py测试模型的对话效果
minimind/images/2-eval.png at master · jingyaogong/minimind · GitHub
-
🍭「Tip」预训练和全参微调pretrain和full_sft均支持多卡加速
假设你的设备只有1张显卡，使用原生python启动训练即可：
-
执行预训练或指令微调训练
python 1-pretrain.py # and python 3-full_sft.py
假设你的设备有N (N＞1) 张显卡：
-
单机N卡启动训练(DDP)
torchrun --nproc_per_node N 1-pretrain.py # and torchrun --nproc_per_node N 3-full_sft.py -
单机N卡启动训练(DeepSpeed)
deepspeed --master_port 29500 --num_gpus=N 1-pretrain.py # and deepspeed --master_port 29500 --num_gpus=N 3-full_sft.py -
开启wandb记录训练过程(非必须)
torchrun --nproc_per_node N 1-pretrain.py --use_wandb # and python 1-pretrain.py --use_wandb通过添加--use_wandb参数，可以记录训练过程，训练完成后，可以在wandb网站上查看训练过程。通过修改wandb_project 和wandb_run_name参数，可以指定项目名称和运行名称。
)
