Mistral AI发布首个开源MoE模型，魔搭社区推理微调最佳实践来啦！-Toy模板网

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原文：Mistral AI发布首个开源MoE模型，魔搭社区推理微调最佳实践来啦！ - 知乎

导读

继Mistral 7B 后，Mistral AI 近日又放出一记大招——发布了引爆开源社区的首个 MoE 开源模型 Mixtral 8x7B，在 Apache 2.0 许可证下可商用。Mixtral-8x7B 是一款混合专家模型（Mixtrue of Experts)，由8个拥有70亿参数的专家网络组成，这种结构不仅提高了模型处理信息的效率，还降低了运行成本。

在能力上，Mixtral-8x7B 支持 32k token 上下文长度，支持英语、法语、意大利语、德语和西班牙语，拥有优秀的代码生成能力，可微调为指令跟随模型（Mixtral 8x7B Instruct，已同步开源），在 MT-Bench 上达到 8.3 分，达到了可媲美GPT3.5的水平。

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Mixtral-8x7B 在大多数Benchmarks中表现

与 Llama2 70B 和 GPT3.5相当，甚至部分项上更优于二者

Mixtral 拥有46.7B的总参数量，但每个token只使用 12.9B参数，也就是说，Mixtral的实际执行速度和所需的成本和一个12.9B的模型相当。下图展示了官方公布的模型生成质量与推理消耗成本的关系，与Llama 2相比，Mistral 7B和Mixtral 8x7B表现出自己高能效的优势。

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目前魔搭社区已经支持 Mixtral-8x7B、Mixtral-8x7B-Instruct 的下载、推理、微调一站式体验，并提供对应最佳实践教程，欢迎感兴趣的开发者小伙伴们来玩！

环境配置与安装

python 3.8及以上版本
pytorch 1.12及以上版本，推荐2.0及以上版本
建议使用CUDA 11.4及以上
transformers>=4.36.0

本文主要演示的模型为 Mixtral-8x7B-v0.1 和 Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 两个MoE模型。这两个模型参数量大概是47B左右。半径度训练和推理均需要两张A100，或同等显存（约90G~120G显存）。

模型链接和下载

Mixtral-MoE系列模型现已在ModelScope社区开源，包括：

Mixtral-8x7B-v0.1模型：

https://www.modelscope.cn/models/AI-ModelScope/Mixtral-8x7B-v0.1/summary

Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型：

https://www.modelscope.cn/models/AI-ModelScope/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1/summary

社区支持直接下载模型的repo：

from modelscope import snapshot_download
model_dir1 = snapshot_download("AI-ModelScope/Mixtral-8x7B-v0.1", revision = "master")
model_dir2 = snapshot_download("AI-ModelScope/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1", revision = "master")

值得一提的是，魔搭社区同步上线了Mistral-7B-Instruct-v0.2的新模型：

https://www.modelscope.cn/models/AI-ModelScope/Mistral-7B-Instruct-v0.2/summary

社区支持直接下载模型的repo：

from modelscope import snapshot_download
model_dir1 = snapshot_download("AI-ModelScope/Mistral-7B-Instruct-v0.2", revision = "master")

Mixtral模型推理

Mixtral-8x7B-v0.1推理代码：

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_id = "AI-ModelScope/Mixtral-8x7B-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map='auto', torch_dtype=torch.float16)

text = "Hello my name is"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=20)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1推理代码：

from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_id = "AI-ModelScope/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map='auto', torch_dtype=torch.float16)

text = "Hello my name is"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=20)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

资源消耗：

mixtral,aigc,大模型,人工智能,开源,chatgpt,AIGC

Mixtral模型微调和微调后推流

微调代码开源地址:

https://github.com/modelscope/swift/tree/main/examples/pytorch/llm

clone swift仓库并安装SWIFT(魔搭官方提供的训练推理框架)

# 设置pip全局镜像和安装相关的python包
pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
git clone https://github.com/modelscope/swift.git
cd swift
pip install .[llm]
# 下面的脚本需要在此目录下执行
cd examples/pytorch/llm

模型微调脚本

由于模型尺寸较大，因此我们支持了基于LoRA的训练，精度使用了半精度。

Mixtral-8x7B-v0.1模型

# Experimental environment: 2 * A100
# 2 * 50GB GPU memory
PYTHONPATH=../../.. \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 \
python llm_sft.py \
    --model_id_or_path AI-ModelScope/Mixtral-8x7B-v0.1 \
    --model_revision master \
    --sft_type lora \
    --tuner_backend swift \
    --dtype AUTO \
    --output_dir output \
    --ddp_backend nccl \
    --dataset dureader-robust-zh \
    --train_dataset_sample -1 \
    --num_train_epochs 2 \
    --max_length 512 \
    --check_dataset_strategy warning \
    --lora_rank 8 \
    --lora_alpha 32 \
    --lora_dropout_p 0.05 \
    --lora_target_modules ALL \
    --batch_size 1 \
    --weight_decay 0.01 \
    --learning_rate 1e-4 \
    --gradient_accumulation_steps 16 \
    --max_grad_norm 0.5 \
    --warmup_ratio 0.03 \
    --eval_steps 300 \
    --save_steps 300 \
    --save_total_limit 2 \
    --logging_steps 10 \
    --only_save_model true \
    --gradient_checkpointing false

Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1模型

# Experimental environment: 2 * A100
# 2 * 65GB GPU memory
PYTHONPATH=../../.. \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 \
python llm_sft.py \
    --model_id_or_path AI-ModelScope/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 \
    --model_revision master \
    --sft_type lora \
    --tuner_backend swift \
    --dtype AUTO \
    --output_dir output \
    --ddp_backend nccl \
    --dataset dureader-robust-zh \
    --train_dataset_sample -1 \
    --num_train_epochs 2 \
    --max_length 2048 \
    --check_dataset_strategy warning \
    --lora_rank 8 \
    --lora_alpha 32 \
    --lora_dropout_p 0.05 \
    --lora_target_modules ALL \
    --batch_size 1 \
    --weight_decay 0.01 \
    --learning_rate 1e-4 \
    --gradient_accumulation_steps 16 \
    --max_grad_norm 0.5 \
    --warmup_ratio 0.03 \
    --eval_steps 300 \
    --save_steps 300 \
    --save_total_limit 2 \
    --logging_steps 10 \
    --only_save_model true \
    --gradient_checkpointing false

训练过程也支持本地数据集，需要指定如下参数：

--custom_train_dataset_path /path/to/local/train/file
--custom_val_dataset_path /path/to/local/val/file

数据集格式请参考：

模型微调后的推理脚本，这里的ckpt_dir需要修改为训练生成的checkpoint文件夹：

# Experimental environment: A100
# 2 * 45GB GPU memory
PYTHONPATH=../../.. \
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 \
python llm_infer.py \
    --ckpt_dir "output/mistral-7b-moe/vx_xxx/checkpoint-xxx" \
    --load_args_from_ckpt_dir true \
    --eval_human false \
    --max_length 4096 \
    --max_new_tokens 2048 \
    --temperature 0.1 \
    --top_p 0.7 \
    --repetition_penalty 1.05 \
    --do_sample true \
    --merge_lora_and_save false \

微调的可视化结果

训练损失:

mixtral,aigc,大模型,人工智能,开源,chatgpt,AIGC

评估损失

mixtral,aigc,大模型,人工智能,开源,chatgpt,AIGC

训练后生成样例

[INFO:swift] Setting args.verbose: True
[PROMPT]<s> [INST] <<SYS>>
You are a helpful, respectful and honest assistant. Always answer as helpfully as possible, while being safe. Your answers should not include any harmful, unethical, racist, sexist, toxic, dangerous, or illegal content. Please ensure that your responses are socially unbiased and positive in nature.

If a question does not make any sense, or is not factually coherent, explain why instead of answering something not correct. If you don't know the answer to a question, please don't share false information.
<</SYS>>

Task: Question Generation
Context: 爬行垫根据中间材料的不同可以分为:XPE爬行垫、EPE爬行垫、EVA爬行垫、PVC爬行垫;其中XPE爬行垫、EPE爬行垫都属于PE材料加保鲜膜复合而成,都是无异味的环保材料,但是XPE爬行垫是品质较好的爬行垫,韩国进口爬行垫都是这种爬行垫,而EPE爬行垫是国内厂家为了减低成本,使用EPE(珍珠棉)作为原料生产的一款爬行垫,该材料弹性差,易碎,开孔发泡防水性弱。EVA爬行垫、PVC爬行垫是用EVA或PVC作为原材料与保鲜膜复合的而成的爬行垫,或者把图案转印在原材料上,这两款爬行垫通常有异味,如果是图案转印的爬行垫,油墨外露容易脱落。当时我儿子爬的时候,我们也买了垫子,但是始终有味。最后就没用了,铺的就的薄毯子让他爬。
Answer: XPE
Question:  [/INST][OUTPUT]什么材质的爬行垫好</s>

[LABELS]爬行垫什么材质的好
--------------------------------------------------
[PROMPT]<s> [INST] <<SYS>>
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If a question does not make any sense, or is not factually coherent, explain why instead of answering something not correct. If you don't know the answer to a question, please don't share false information.
<</SYS>>

Task: Question Generation
Context: 真实情况是160-162。她平时谎报的168是因为不离脚穿高水台恨天高(15厘米) 图1她穿着高水台恨天高和刘亦菲一样高,(刘亦菲对外报身高172)范冰冰礼服下厚厚的高水台暴露了她的心机,对比一下两者的鞋子吧 图2 穿着高水台恨天高才和刘德华谢霆锋持平,如果她真的有168,那么加上鞋高,刘和谢都要有180?明显是不可能的。所以刘德华对外报的身高174减去10-15厘米才是范冰冰的真实身高 图3,范冰冰有一次脱鞋上场,这个最说明问题了,看看她的身体比例吧。还有目测一下她手上鞋子的鞋跟有多高多厚吧,至少超过10厘米。
Answer: 160-162
Question:  [/INST][OUTPUT]范冰冰身高</s>

[LABELS]范冰冰多高真实身高
--------------------------------------------------
[PROMPT]<s> [INST] <<SYS>>
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<</SYS>>

Task: Question Generation
Context: 防水作为目前高端手机的标配,特别是苹果也支持防水之后,国产大多数高端旗舰手机都已经支持防水。虽然我们真的不会故意把手机放入水中,但是有了防水之后,用户心里会多一重安全感。那么近日最为火热的小米6防水吗?小米6的防水级别又是多少呢? 小编查询了很多资料发现,小米6确实是防水的,但是为了保持低调,同时为了不被别人说防水等级不够,很多资料都没有标注小米是否防水。根据评测资料显示,小米6是支持IP68级的防水,是绝对能够满足日常生活中的防水需求的。
Answer: IP68级
Question:  [/INST][OUTPUT]小米6防水等级</s>

[LABELS]小米6防水等级