使用 GaLore 预训练LLaMA-7B

项目代码：

https://github.com/jiaweizzhao/galorehttps://github.com/jiaweizzhao/galore

参考博客：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/686686751

创建环境

基础环境配置如下：

操作系统: CentOS 7
CPUs: 单个节点具有 1TB 内存的 Intel CPU，物理CPU个数为64，每颗CPU核数为16
GPUs: 8 卡 A800 80GB GPUs
Python: 3.10 (需要先升级OpenSSL到1.1.1t版本（点击下载OpenSSL），然后再编译安装Python)，点击下载Python
NVIDIA驱动程序

版本: 515.125.06，根据不同型号选择不同的驱动程序，点击下载。
CUDA工具包: 11.8，点击下载

conda create -n GaLore python=3.10

安装依赖包

pip install -r requirements.txt

其中，requirements.txt 文件为：

torch==2.1.0
transformers==4.31.0
tokenizers
datasets==2.14.6
peft
wandb
loguru
nvitop
lion-pytorch
matplotlib
bitsandbytes
scipy
scikit-learn
evaluate

pip install tensorly

注意：Pytorch 需确保2.1.0以上，不然会报错。

数据集准备

本文使用 C4 数据集进行训练，C4 数据集是由 Google 提供的一个大型预训练数据集，用于训练语言模型。C4 数据集包含了数十亿个网页的内容，经过处理和清洗后形成了一个适合用于训练大型语言模型的数据集。这个数据集可以用于训练各种自然语言处理任务，如文本生成、文本分类

、语言建模等。语言建模

下载地址：https://huggingface.co/datasets/allenai/c4/tree/main/en

由于数据集太大，这里只下载了一个文件大约356317条数据。

wandb 启用离线模式

启用离线模式后，wandb 将不会上传数据，但仍然会记录实验过程中的数据和结果。

wandb  offline
# W&B offline. Running your script from this directory will only write metadata locally. Use wandb disabled to completely turn off W&B.

单张 4090 消费级显卡预训练 LLaMA-7B

接下来，使用单个 GPU（例如：NVIDIA RTX 4090）训练 7B 模型，您所需要做的就是指定 --optimizer=galore_adamw8bit_per_layer ，这会启用 GaLoreAdamW8bit 并进行每层权重更新。通过激活（梯度）检查点（activation checkpointing），您可以将在 NVIDIA RTX 4090 上测试的批量大小保持为 16。

执行命令：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 torchrun --standalone --nproc_per_node 1 torchrun_main.py \
    --model_config configs/llama_7b.json \
    --lr 0.005 \
    --galore_scale 0.25 \
    --rank 1024 \
    --update_proj_gap 500 \
    --batch_size 16 \
    --total_batch_size 512 \
    --activation_checkpointing \
    --num_training_steps 150000 \
    --warmup_steps 15000 \
    --weight_decay 0 \
    --grad_clipping 1.0 \
    --dtype bfloat16 \
    --eval_every 1000 \
    --single_gpu \
    --optimizer galore_adamw8bit_per_layer

CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 torchrun --standalone --nproc_per_node 1 torchrun_main.py --model_config configs/llama_7b.json --lr 0.005 --galore_scale 0.25 --rank 1024 --update_proj_gap 500 --batch_size 16 --total_batch_size 512 --activation_checkpointing --num_training_steps 150000 --warmup_steps 15000 --weight_decay 0 --grad_clipping 1.0 --dtype bfloat16 --eval_every 1000 --single_gpu --optimizer galore_adamw8bit_per_layer

好像是因为连不了外网所以没找到数据集：