LLMs之Grok-1:run.py文件解读---运行语言模型实现推理---即基于用户的输入文本利用grok_1语言模型来生成文本
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run.py文件解读---运行语言模型实现推理---即基于用户的输入文本利用grok_1语言模型来生成文本
[1、加载预训练的语言模型 grok_1](#1、加载预训练的语言模型 grok_1)
[2.1、创建一个 InferenceRunner 对象(用于运行模型推理)](#2.1、创建一个 InferenceRunner 对象(用于运行模型推理))
[2.2、调用 inference_runner.initialize() 方法初始化推理运行器。](#2.2、调用 inference_runner.initialize() 方法初始化推理运行器。)
[2.3、调用 inference_runner.run() 方法运行模型推理并获取生成器。](#2.3、调用 inference_runner.run() 方法运行模型推理并获取生成器。)
run.py文件解读 ---运行语言模型实现推理---即基于用户的输入文本 利用grok_1语言模型来生成文本
源码地址 :grok-1/run.py at main · xai-org/grok-1 · GitHub
概述
这段代码使用了一个预训练的语言模型 grok_1_model 来生成文本。代码首先定义了模型的配置,然后创建了一个 InferenceRunner 对象来运行模型推理。最后,代码定义了一个输入字符串,并使用 sample_from_model 函数从模型中获取一个样本,将其打印出来。
1、加载预训练的语言模型 grok_1
1.1、 定义模型的配置
定义一个名为 grok_1_model 的 LanguageModelConfig 对象,该对象包含有关模型配置的详细信息,例如词汇表大小、序列长度、嵌入层初始化比例、输出和嵌入层的乘数比例等。模型的架构是一个 TransformerConfig 对象,其中包括了嵌入大小、扩展因子、键大小、头数量、层数、注意力输出乘数等参数。
2、定义并 初始化推理运行器
2.1、 创建一个 InferenceRunner 对象 ( 用于运行模型推理 )
InferenceRunner 接受一个 ModelRunner 对象作为参数,该对象包含了模型配置、批处理大小、检查点路径等信息。InferenceRunner 还需要指定一些其他参数,如名称、加载路径、分词器路径、本地和跨主机配置等。
2.2、 调用 inference_runner.initialize() 方法初始化推理运行器。
2.3、 调用 inference_runner.run() 方法运行模型推理并获取生成器。
3、模型生成
定义一个输入字符串 inp,然后使用 sample_from_model 函数从生成器中获取一个样本,并将其打印出来。
全部代码
python
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# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
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# limitations under the License.
import logging
from model import LanguageModelConfig, TransformerConfig, QuantizedWeight8bit as QW8Bit
from runners import InferenceRunner, ModelRunner, sample_from_model
CKPT_PATH = "./checkpoints/"
def main():
grok_1_model = LanguageModelConfig(
vocab_size=128 * 1024,
pad_token=0,
eos_token=2,
sequence_len=8192,
embedding_init_scale=1.0,
output_multiplier_scale=0.5773502691896257,
embedding_multiplier_scale=78.38367176906169,
model=TransformerConfig(
emb_size=48 * 128,
widening_factor=8,
key_size=128,
num_q_heads=48,
num_kv_heads=8,
num_layers=64,
attn_output_multiplier=0.08838834764831845,
shard_activations=True,
# MoE.
num_experts=8,
num_selected_experts=2,
# Activation sharding.
data_axis="data",
model_axis="model",
),
)
inference_runner = InferenceRunner(
pad_sizes=(1024,),
runner=ModelRunner(
model=grok_1_model,
bs_per_device=0.125,
checkpoint_path=CKPT_PATH,
),
name="local",
load=CKPT_PATH,
tokenizer_path="./tokenizer.model",
local_mesh_config=(1, 8),
between_hosts_config=(1, 1),
)
inference_runner.initialize()
gen = inference_runner.run()
inp = "The answer to life the universe and everything is of course"
print(f"Output for prompt: {inp}", sample_from_model(gen, inp, max_len=100, temperature=0.01))
if __name__ == "__main__":
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
main()